时间序列模型（ARIMA模型）

时间序列分析？

时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。
生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，油价，GDP，气温。。。

常用的时间序列模型

常用的时间序列模型有四种：

• 自回归模型 AR§
• 移动平均模型 MA(q)
• 自回归移动平均模型 ARMA(p,q)
• 自回归差分移动平均模型 ARIMA(p,d,q),

随机过程的特征有均值、方差、协方差等。
如果随机过程的特征随着时间变化，则此过程是非平稳的；相反，如果随机过程的特征不随时间而变化，就称此过程是平稳的。
下图所示，左边非稳定，右边稳定。
可以说前三种都是 ARIMA(p,d,q)模型的特殊形式。

ARIMA模型

ARIMA模型（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），时间序列预测分析方法之一。ARIMA（p，d，q）中，AR是"自回归"，p为自回归项数；MA为"滑动平均"，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，却是关键步骤。

ARIMA模型 是统计模型(statis

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