Информация

arima

Популярным и широко используемым статистическим методом для прогнозирования временных рядов является модель arima.
ARIMA — это аббревиатура от AutoRegressive Integrated Moving Average. Это класс модели, который фиксирует набор различных стандартных временных структур в данных временных рядов.
Параметры модели ARIMA определяются следующим образом:
п: Число наблюдений отставания, включенных в модель, также называемое порядком отставания.
d: Количество раз, когда исходные наблюдения различаются, также называется степенью различия.
Q: Размер окна скользящей средней, также называемый порядком скользящей средней.
Построена модель линейной регрессии, включающая определенное количество и тип терминов, и данные подготавливаются по степени разности, чтобы сделать ее стационарной, то есть удалить трендовые и сезонные структуры, которые негативно влияют на модель регрессии.
Значение 0 может быть использовано для параметра, который указывает, что этот элемент модели не используется. Таким образом, модель ARIMA может быть сконфигурирована для выполнения функции модели ARMA и даже простой модели AR, I или MA.