ARIMA模型 – [SPSS & Python]

上传者: 38622983 | 上传时间: 2022-03-04 20:51:47 | 文件大小: 76KB | 文件类型: -
简介:   ARIMA模型:(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),是时间序列预测分析方法之一。AR是“自回归”,p为自回归项数;MA为“滑动平均”,q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。      由于毕业论文要涉及到时间序列的数据(商品的销量)进行建模与分析,主要是对时间序列的数据进行预测,在对数据进行简单的散点图观察时,发现数据具有季节性,也就是说:数据波动呈现着周期性,并且前面的数据会对后面的数据产生影响,这也符合商品的销量

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