时间序列模型（ARIMA）
原理
ARIMA模型，即自回归积分滑动平均模型（AutoRegressive Integrated Moving Average），是时间序列分析中用于预测的统计模型。它结合了三个主要组件：自回归（AR）、差分整合（I）和移动平均（MA）。ARIMA模型适用于非季节性数据，可以处理具有趋势和周期性的数据。
使用ARIMA模型：
在实际应用中，ARIMA模型被广泛应用于金融、经济、气象等领域的时间序列预测。为了构建一个有效的ARIMA模型，通常需要经历以下步骤：
- 确定模型的阶数 p,d,qp,d,q。
- 对选定的模型进行参数估计。
- 检查模型的适应性，并根据需要调整模型。
- 利用最终确定的模型对未来值进行预测。
ARIMA模型也可以扩展到包含季节性因素的SARIMA（Seasonal ARIMA）模型，以及结合外生变量的ARIMAX模型。
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