Arima(自回归移动平均模型)是一种常用的时间序列分析方法,用于预测和分析时间序列数据。它结合了自回归(AR)和移动平均(MA)模型的特点,可以对时间序列数据的趋势、季节性和随机性进行建模和预测。
Arima模型的三个参数分别表示自回归阶数(p)、差分阶数(d)和移动平均阶数(q)。其中,自回归阶数表示当前观测值与过去观测值之间的关系,差分阶数表示为了使时间序列平稳而进行的差分操作,移动平均阶数表示当前观测值与过去观测值的误差之间的关系。
Arima模型在时间序列分析中具有广泛的应用场景,包括经济学、金融学、气象学、销售预测等领域。通过对历史数据的分析和建模,Arima模型可以预测未来一段时间内的数值变化趋势,帮助决策者做出合理的决策。
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