ARIMA

ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）是一种广泛应用于时间序列预测的统计模型。它结合了自回归模型（AR）、差分（I）和移动平均（MA）方法，以捕捉数据中的长期依赖关系、平稳性和季节性。ARIMA模型通过差分操作对非平稳数据进行预处理，然后利用自回归和移动平均项捕捉时间序列的线性关系。此外，还可以引入季节性和趋势成分，以提高预测准确性。ARIMA模型具有参数少、计算简便、适应性强等优点，因此在金融、经济、气象等领域得到广泛应用。