差分的影响 ARIMA（0,1,0）模型简化为随机游走模型 以下示例演示了差分对AirPassengers数据集的影响：虽...
1、运用对象不同 AR，MA，ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。2、时间序列不同 AR(自回归模型)，AR ( p) ，p阶的自回归模型。MA(移动平均模型)，MA(q)，q阶的移动平均模型。ARIMA(差分自回归移动平均模型)。3、平稳性差别 ARMA模型的平稳性要...
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arima则多了一个查分阶数需要进行确定。因此这两个模型存在差异。arma和arima都可以方便地在R和python...
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移动平均模型是一系列的平均线。有不同类型的移动平均线，包括简单的，累积的和加权的形式。ARMA模型结合...