季节性自回归积分移动平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model，SARIMA）是 ARIMA 模型的一个扩展，专门用于分析和预测具有季节性模式的时间序列数据。SARIMA 模型通过增加季节性差分、季节性自回归和季节性移动平均项来捕捉时间序列的季节性特征。一、组成部分 1. 季节性自回归（SAR）：考虑了...
本文节选自第V篇 预测模型 第11章 时间序列分析 第4节 SARIMA模型。11.4.1 几种典型的随机过程 (1) 白噪声过程 若E(yt)=0;Var(yt)=σ2<∞;cov(yt,yt+k)=0,k≠0 ,则 {yt:t=1,⋯,T} 称为白噪声过程。 (2) 随机游走过程 ...
季节时间序列模型也称作乘积季节模型(Multiplicative seasonal model)。因为模型的最终形式是用因子相乘的形式表示。 SARIMA模型定义 SARIMA(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average)是一种基于 ARIMA 模型的季节时间序列预测模型。ARIMA 模型是一种广泛应用于时间序列预测的经典模型,它考虑了时间序列的趋势性和周期...
statsmodels文档中这样描述SARIMA模型: 其中 为确定性趋势项,由参数trend控制。 以上,我们可以看到SARIMA在季节差分之外亦在模型中做了补充,不像ARMA->ARIMA一样,仅增加一步季节差分即可去除季节因素,还引入了季节性成分在模型里。个人觉得D次季节差分后,序列中可能仍然含有季节自相关的成分,因此这样SARIMA也能更好的表...
SARIMA模型是一种用于分析和预测具有季节性特征的时间序列数据的统计模型,表示为SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m,它由非季节性和季节性两部分参数组成。 非季节性参数: ·p (自回归阶数): 指模型使用过去p个时间点的值来预测当前值。例如,p=2表示模型考虑过去两个时间点的值进行预测。
SARIMA模型的一般形式为:CompanyLogo 与ARMA相比运用ARMA模型的前提条件是时间序列为零均值的平稳随机过程。对于包含趋势性或季节性的非平稳时间序列,须经过适当的逐期差分及季节差分消除趋势影响后,再对形成的新的平稳序列建立ARMA(p,q)模型进行分析。对于只包含趋势性的原序列,可表示为ARIMA(p,d,q)模型(...
经过分析,我们发现医院的就诊业务呈现出明显的季节性特征,因此,本研究首先概述其研究方法和关键环节,并采用SARIMA模型来捕捉时间序列数据的内在规律,据此构建时间序列预测模型,旨在实现从理论和实践两方面对医院时序预测进行研究,不仅是对理论上的研究,更重要的是将这些...
SARIMA模型的核心思想是利用自相关和移动平均的概念来建立一个能够捕捉数据季节性变化的模型。它包括三个主要部分:季节性部分、趋势部分和残差部分。 季节性部分是指数据在一个季节周期内的周期性变化。例如,对于每年销售额的数据,季节性部分可能是指每年的销售高峰和低谷。为了捕捉这种周期性变化,SARIMA模型引入了季节性...
使用ARIMA模型,您可以使用序列过去的值预测时间序列 在本文中,我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型,并将其扩展到Seasonal ARIMA(SARIMA)和SARIMAX模型。 时间序列预测简介 时间序列是在定期时间间隔内记录度量的序列。 根据频率,时间序列可以是每年(例如:年度预算),每季度(例如:支出),每周(例如:销售数量),每天(例如天...
SARIMA 模型是 ARIMA 模型的扩展,用于处理具有季节性成分的时间序列。SARIMA 模型引入了季节性成分,通过增加季节性自回归(SAR)、季节性差分(I)和季节性移动平均(SMA)项来建模。 2. 核心公式 推导: 3. 优缺点 1)优点: 适用于处理具有明显季节性成分的时间序列。