时间序列预测——ARIMA（差分自回归移动平均模型）（1））

  时间序列预测——ARIMA（差分自回归移动平均模型）html ARIMA（p，d，q）中，AR是"自回归"，p为自回归项数；I为差分，d为使之成为平稳序列所作的差分次数（阶数）；MA为"滑动平均"，q为滑动平均项数，。ACF自相关系数能决定q的取值，PACF偏自相关系数可以决定q的取值。ARIMA原理：将非平稳时间序列转化为平稳时间序列而后将因变量仅对它的滞后值以及随机偏差项的现值和滞后值进行

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