ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是时间序列分析中常用的一种方法。本文将介绍 ARIMA 模型的基本概念、原理以及应用。
基本概念
ARIMA 模型由三个参数组成：p（自回归项数）、d（差分次数）、q（移动平均项数）。其中，p 和 q 分别代表自回归项和移动平均项的阶数，d 代表对原始序列进行差分的次数。
- 自回归（AR）：表示当前值与过去值的线性关系。
- 移动平均（MA）：表示当前值与过去误差值的线性关系。
- 差分（I）：用于消除非平稳时间序列中的趋势和季节性。
应用场景
ARIMA 模型广泛应用于以下场景：
- 预测未来趋势：例如，预测股票价格、销售额等。
- 异常检测：例如，检测网络流量中的异常行为。
- 时间序列分解：将时间序列分解为趋势、季节性和随机成分。
教程链接
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