ARIMA模型（ p， d， q）中， AR是什么意思？

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ARIMA（p，d，q）中，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）。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中，却是关键步骤。

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），时间序列预测分析方法之一。

扩展资料：

ARIMA模型运用：

1、根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图识别其平稳性。

2、对非平稳的时间序列数据进行平稳化处理。直到处理后的自相关函数和偏自相关函数的数值非显著非零。

3、根据所识别出来的特征建立相应的时间序列模型。平稳化处理后，若偏自相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，则建立AR模型；若偏自相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则建立MA模型；若偏自相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA模型。

4、参数估计，检验是否具有统计意义。

5、假设检验，判断（诊断）残差序列是否为白噪声序列。

6、利用已通过检验的模型进行预测。

参考资料来源：百度百科-ARIMA模型

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