2. ARIMA模型的由来 首先,我们要了解为什么需要把AR模型和MA模型合并为ARIMA模型。这就需要我们从这两种模型的优缺点出发。 AR模型,即自回归模型,其优势是对于具有较长历史趋势的数据,AR模型可以捕获这些趋势,并据此进行预测。但是AR模型不能很好地处理某些类型的时间序列数据,例如那些有临时、突发的变化或者噪声较大的数据。AR模型相信
可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化,从而深入了解给定时间序列产生的机理;③预测未来,一般用ARMA模型拟合时间序列,预测该时间序列未来值;④决策和控制,根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上,即预测到过程要
时间序列分析(ARIMA)模型是一种广泛用于预测和分析随时间变化的数据模型。ARIMA模型由自回归(AutoRegressive,AR)、差分(Integrated,I)和移动平均(Moving Average,MA)三部分构成。它通过对过去数据的自回归和移动平均来预测未来数据点,广泛应用于经济学、金融、气象学等领域中的时间序列预测。
时间序列在生活中非常常见,它是按照时间排序、随时间变化的数据序列,时间序列对疾病感染增长、股票趋势预测等现实场景均非常常见,而arima算法模型是时间序列经典算法之一。 时间序列的平稳性 如果观测时间序列{Z1,Z2,...,Zn} 的概率分布(可以理解为序列变化表达式)与具体的时间t无关,则是平稳的,否则非平稳,无关的...
ARIMA 模型对时间序列的要求是平稳型。因此,当你得到一个非平稳的时间序列时,首先要做的即是做时间序列的差分,直到得到一个平稳时间序列。如果你对时间序列做d次差分才能得到一个平稳序列,那么可以使用ARIMA(p,d,q)模型,其中d是差分次数。 二阶差分是指在一阶差分基础上再做一阶差分 ...
时间序列是在时间点上形成的数值序列,时间序列预测是通过观察历史数据预测未来的值。ARIMA模型(Autoregressive Integrated Moving Average model)是时间序列预测分析方法之一,全称叫做自回归差分移动*均模型。 本文是看网上博客整理而来,原始文章是: 时间序列分析(2) ARIMA 模型 ...
可以看到,基本上时间序列在一阶差分的时候就已经接近于平稳序列了。 3、ARIMA模型介绍 3.1 自回归模型AR 自回归模型描述当前值与历史值之间的关系,用变量自身的历史时间数据对自身进行预测。自回归模型必须满足平稳性的要求。 自回归模型首先需要确定一个阶数p,表示用几期的历史值来预测当前值。p阶自回归模型的公式...
ARIMA 模型的全称叫做自回归移动平均模型,是统计模型中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。 #2、输入输出描述 输入:特征序列为1个时间序列数据定量变量 输出:未来N天的预测值 #3、案例示例 案例:基于 1985-2021 年某杂志的销售量,预测某商品的未来五年的销售量。
ARIMA 跟指数平滑法(ETS)同样经典的另一个时间序列预测模型是ARIMA(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,整合移动平均自回归模型)。ARIMA完整模型如下方程所示: 其中, 是时间序列y的N阶差分,当N=1时,即为当期值-上期值,如下图所示: 为了方便显示,完整方程可改写为如下所示: ...
如果是平稳序列:ARIMA 1.1 时间序列的不同分类 时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域,即时间序列分析。 时间序列根据研究的依据不同,可有不同的分类。 按研究对象的多少划分,有一元时间序列和多元时间序列。