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arima模型 p q d 确定_【干货】时间预测之 ARIMA模型

2023-11-08

ARIMA 是 AutoRegressive Integrated Moving Average的简称，看起来很复杂，其实这个模型本身是多个模型的叠加或者说混合；

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AR: 自相关模型(AutoRegressive)

MA: 移动平均模型(Moving Average)

I：差分的逆过程(差分的逆过程)

一般我们表达为：ARIMA(p,d,qp,d,q) 模型，其中：

p=p= 自回归模型阶数
d=d= 差分阶数
q=q= 移动平均模型阶数

使用ARIMA模型预测数据的主要步骤包括：

  1.  序列平稳化

  2. 确定d参数

  3. 画出acf和pacf图，确定p参数和q参数

  4. 使用找到的参数拟合ARIMA模型

  5. 在验证集上进行预测

  6. 评估预测效果

对于一个未知的序列，找到模型的这三个参数是关键，有两种方式来找出这三个参数；

手工找出参数的基本步骤

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arima模型 p q d 确定

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