ARIMA模型

• 作者: 豆智慧
• 来源期刊: 疾病预防控制通报
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 封4
• 页数: 1页
• 语种: 中文

摘要

ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于上世纪70年代初提出,依据时间序列数据的过去值及现在值预测未来值的著名时间序列预测方法,称为Box-Jenkins模型,其基本思想是将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列,用一定的数学模型近似描述这个序列.模型结构为ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s,称为差分自回归移动平均复合季节模型,AR是自回归,MA为移动平均,其中参数p为非季节性自回归阶数、d为一般差分阶数、q为非季节性移动平均阶数,P为季节性自回归阶数、D为季节差分阶数、Q为季节性移动平均阶数,s为季节模型的时间单位相应的周期;如果时间序列没有季节性,则参数P,D,Q,s均为0,则模型简化为ARIMA (p,d,q).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	豆智慧		13	83	5.0	9.0