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Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解
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文件大小: 66kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-01
详细说明：ARIMA模型
ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型，是用来预测时间序列的一种常用的统计模型，一般记作ARIMA(p,d,q)。
ARIMA的适应情况
ARIMA模型相对来说比较简单易用。在应用ARIMA模型时，要保证以下几点：
时间序列数据是相对稳定的，总体基本不存在一定的上升或者下降趋势，如果不稳定可以通过差分的方式来使其变稳定。
非线性关系处理不好，只能处理线性关系
判断时序数据稳定
基本判断方法：稳定的数据，总体上是没有上升和下降的趋势的，是没有周期性的，方差趋向于一个稳定的值。
ARIMA数学表达
ARIMA(p,d,q)，其中p是数据本身的滞后数，是AR模型即自回归模型
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