SARIMA模型的一般公式如下：SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s.其中，p是自回归（AR）阶数，d是差分（differencing）次数，q是移动平均（MA）阶数，P是季节性自回归阶数，D是季节性差分次数，Q是季节性移动平均阶数，s是季节性周期。在R语言中，可以使用以下代码来拟合SARIMA模型：R.library(forecas
ARIMA可以，如果有季节性扰动，就用SARIMA模型来做
sarima模型预测公式 SARIMA模型是一种时间序列分析方法，它可以用来预测未来时间点的值。该模型包括季节性成分、趋势成分和随机成分。其预测公式如下：Y_t =μ+ _1Y_(t-1) +…+ _pY_(t-p) +θ_1ε_(t-1) +…+θ_qε_(t-q) +ε_t +Φ_1(Y_(t-s) -μ) +…+Φ_d(Y_(t-ds) -μ)其...