SARIMAX模型是一种强大的时间序列分析和预测模型。它是对ARIMA模型的扩展,增加了对季节性成分和外部因素的考虑 1. SARIMAX模型的主要组成部分 AR:SARIMAX模型中的自回归部分表示当前观测值与过去观测值的线性关系,这反映了时间序列数据中存在的自相关性,即过去的值对当前值有影响 I:差分操作,用于使时间序列平稳化,平...
SARIMAX模型是一种提升时间序列分析和预测能力的工具，它在ARIMA模型基础上加入了对季节性和外部因素的考量。该模型包括四个主要组成部分：自回归阶数（p）、差分阶数（d）、移动平均阶数（q）、季节性自回归阶数（P）、季节性差分阶数（D）、季节性移动平均阶数（Q）。通过迭代搜索，选择最优参数组合，...