ARIMA模型
ARIMA模型（），差分整合移动平均自我回归模型，又称整合移动平均自我回归模型（移动也可称作滑动），为时间序列预测分析方法之一。ARIMA（p，d，q）中，AR为自我回归，p为自回归项数；MA为移动平均，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。「差分」一词虽未出现在ARIMA的英文名称中，却是使时间序列得以平稳关键的步骤。
ARIMA（p，d，q）模型是ARMA（p，q）模型的扩展。ARIMA（p，d，q）模型可以表示为：
formula_1
其中"L" 是滞后算子（Lag operator），formula_2
生成维基百科快照图片，大概需要3-30秒！
如果网站内容有侵犯您的版权
请联系：pinbor@iissy.com
请联系：pinbor@iissy.com
Copyright ©2014 iissy.com, All Rights Reserved.