ARIMA（p,d,q）模型原理和实现-python.pdf详解

ARIMA（p,d,q）模型是一种经典的时间序列分析方法，用于预测未来一段时间内的数值变化趋势。本文详细介绍了ARIMA（p,d,q）模型的原理和实现步骤。首先，我们解释了ARIMA模型中的参数p、d和q的含义，然后分别介绍了AR、MA和差分三个步骤的实现过程。在实现部分，我们使用了Python编程语言来演示ARIMA模型的计算和预测，通过实例展示了如何加载数据、拟合模型、预测未来数值等步骤。最后，我们对ARIMA模型在实际应用中的局限性进行了说明。通过学习本文，读者可以掌握ARIMA（p,d,q）模型的原理和编程实现，并将其应用于时间序列分析和趋势预测等领域。