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2024年4月15日发(作者：墨茶事件全过程)

arr计算公式及解释

ARIMA模型是一种时间序列分析的方法，它可以用来预测未来

一定时间内的数据趋势。ARIMA模型包含了三个参数：p、d、q。其

中，p是自回归项数，d是差分次数，q是移动平均项数。

ARIMA模型的计算公式如下：

ARIMA(p, d, q) = AR(p) + I(d) + MA(q)

其中，AR(p)表示自回归模型，I(d)表示差分模型，MA(q)表示

移动平均模型。

自回归模型的公式为：

AR(p) = y(t) = c + (1)y(t-1) + (2)y(t-2) + … + (p)y(t-

p) + ε(t)

其中，y(t)表示时间t的观测值，c表示常数项，(1)~(p)是自

回归系数，ε(t)表示误差项。

差分模型的公式为：

I(d) = Δy(t) = y(t) - y(t-d)

其中，Δy(t)表示时间t和t-d的观测值之差，d表示差分次

数。

移动平均模型的公式为：

MA(q) = y(t) = μ + θ(1)ε(t-1) + θ(2)ε(t-2) + … +

θ(q)ε(t-q) + ε(t)

其中，μ表示均值，θ(1)~θ(q)是移动平均系数，ε(t)表示

误差项。

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以上就是ARIMA模型的计算公式及解释。在实际应用中，需要

根据具体问题选择合适的参数，并对模型进行拟合和检验，以获得

准确的预测结果。

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本文标签： 模型 表示 时间 参数 差分

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