python 时间序列预测 —— SARIMA

SARIMA(p,d,q)(P,D,Q,s) 季节性自回归移动平均模型，结构参数有七个html AR(p) 自回归模型，即用本身回归本身。基本假设是，当前序列值取决于序列的历史值。p 表示用多少个历史值来回归出预测值。web 要肯定初始 p，须要查看PACF图并找到最大的显著时滞，在 p 以后其它时滞都不显著。api MA(q) 移动平均模型，是对时间序列的偏差进行建模，并假设当前偏差取决于带有滞

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