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时间序列笔记-ARIMA模型

另外，forecast包的auto.arima()函数可以自动尝试不同阶数组合模型并建模，也可以帮助我们定阶。

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季节性ARIMA模型可以表示为：首先对原序列进行平稳化处理，确定d D的阶数。如果对原序列进行了d阶差分和lag为S的D阶差分后序列为平稳序列，则d，D，S的值就可以相应确定了。

所有ARMA模型都具有这个形式，这意味着ARMA模型很适合拟合平稳的时间序列。ARMA模型即自回归滑动平均模型（Autoregressive moving average model），是由自回归模型（简称AR模型）与移动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。

时间序列分析模型——ARIMA模型

另外，forecast包的auto.arima()函数可以自动尝试不同阶数组合模型并建模，也可以帮助我们定阶。

ARIMA模型能够用于齐次非平稳时间序列的分析，这里的齐次指的是原本不平稳的时间序列经过d次差分后成为平稳时间序列。

ARIMA模型是时间序列分析中常用的一种模型，其全称为求和自回归移动平均模型。该模型形式为：ARIMA（p，d，q）(P，D，Q)。

季节性ARMA模型拟分为（一）（二）两部分发布，第一部分主要包括纯季节性模型简单介绍，季节性ARIMA模型简介，季节性ARIMA模型的定阶策略。第二部分主要以实例讲解季节性ARIMA模型的拟合和预测。

时间序列笔记-季节性ARIMA模型(一)

1、季节性ARIMA模型可以表示为：首先对原序列进行平稳化处理，确定d D的阶数。如果对原序列进行了d阶差分和lag为S的D阶差分后序列为平稳序列，则d，D，S的值就可以相应确定了。

2、另外，forecast包的auto.arima()函数可以自动尝试不同阶数组合模型并建模，也可以帮助我们定阶。

3、所有ARMA模型都具有这个形式，这意味着ARMA模型很适合拟合平稳的时间序列。ARMA模型即自回归滑动平均模型（Autoregressive moving average model），是由自回归模型（简称AR模型）与移动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。