ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测
ARIMA差分自回归移动平均模型
- 1、ARIMA模型理论基础
- 2、ARIMA建模步骤
- 3、ARIMA建模实战
- 3.1 导入模块
- 3.2 加载数据
- 3.3 平稳性检验
- 3.4 单位根检验
- 3.4 白噪声检验
- 3.5 模型定阶
- 3.6 参数估计
- 3.7 模型的显著性检验
- 3.8 模型预测
- 3.8 模型拟合效果展示
- 参考文献
- 论文:
- 文章:
1、ARIMA模型理论基础
ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写,其中AR表示的是自回归模型,MA表示的是移动平均模型,I表示的是差分。一般写成ARIMA(p,d,q),p是自回归阶数,q是移动平均阶数,d表示差分的次数。
它针对的
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转载 https://blog.csdn.net/qq_35495233/article/details/83514126 参考[概念]https://blog.csdn.net/TU_JCN/art ...
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