SARIMA模型和ARIMA区别？能否举个例子？
时间序列模型？不太懂……
ARIMA（p，d，q）模型是ARMA（p，q）模型的扩展 ARMA谱估计 线性系统可以用线性差分方程进行描述，这种差分模型就是自回归----滑动平均模型（AutoRegression----Moving Average，ARMA ）。：任何一个有理式的功率谱密度都可以用一个ARMA随机过程
SARIMA需要消除季节因素ARIMA(p,d,q):p=the order of auturgressive
d=the order of differences
q=the order of moving average
SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s
原文链接：http://tecdat.cn/?p=20434
本文从实践角度讨论了季节性单位根。我们考虑一些时间序列 ，例如道路上的交通流量，
> plot(T,X,type="l")> reg=lm(X~T)> abline(reg,col="red")
如果存在趋势，我们应该将其删除，然后处理残差
> Y=residuals(reg)> acf(Y,lag=36,lwd=3)
我们可以看到这里有一些季节性。第一个策略可能是假设存在季节性单位根，因此我们考虑 ，我们尝试找到ARMA模型。考虑时间序列的自相关函数，
> Z=diff(Y,12)> acf(Z,lag=36,lwd=3)
或偏自相关函数
第一个图可能建议MA（1），而第二个图可能建议AR（1）时间序列。我们都尝试。
arimaCoefficients:ma1 intercept-0.2367 -583.7761s.e. 0.0916 254.8805sigma^2 estimated as 8071255: log likelihood = -684.1, aic = 1374.2
可以认为是白噪声（如果您不确定，请尝试 Box-Pierce或Ljung-Box 测试）。
arimaCoefficients:ar1 intercept-0.3214 -583.0943s.e. 0.1112 248.8735sigma^2 estimated as 7842043: log likelihood = -683.07, aic = 1372.15
也可以视为白噪声。到目前为止，我们有
对于一些白噪声 。这表明以下的SARIMA结构 ，
arimaCoefficients:ar1-0.2715s.e. 0.1130sigma^2 estimated as 8412999: log likelihood = -685.62, aic = 1375.25
现在，如果我们认为我们没有季节性单位根，而在AR结构中只是一个大的自回归系数。让我们尝试类似
自然而然的猜测是该系数应该（可能）接近于1。让我们尝试一下
arimaCoefficients:ar1 sar1 intercept-0.1629 0.9741 -684.9455s.e. 0.1170 0.0115 3064.4040sigma^2 estimated as 8406080: log likelihood = -816.11, aic = 1640.21
这与我们先前（以某种方式）获得的结果具有可比性，因此我们可以假设该模型是一个有趣的模型。我们将进一步讨论：第一个系数可能是不重要的。
这两个模型有什么区别？
从（非常）长期的角度来看，模型是完全不同的：一个模型是平稳的，因此预测将趋向于平均值，而另一个模型则是按季节的，因此置信区间将增加。我们得到
> pre(model2,600,b=60000)
对于平稳的
> prev(model3,600,b=60000)
但是，使用这些模型进行的预测仅适用于短期范围。在这种情况下，这里的预测几乎相同，
> pre(model2,36,b=60000)
> pre(model3,36,b=60000)
现在，如果我们回到第二个模型，自回归系数可能被认为是不重要的。如果我们将其删除怎么样？
Call:seasonal = list(order = c(1, 0, 0)Coefficients:sar1 intercept0.9662 -696.5661s.e. 0.0134 3182.3017sigma^2 estimated as 8918630: log likelihood = -817.03, aic = 1640.07
如果我们看一下（短期）预测，我们得到
> pre(model,36,b=32000)
有什么区别吗？如果我们看一下预测结果数字，我们会得到
数字不同，但差异不大（请注意置信区间的大小）。这可以解释为什么在R中，当我们在自回归过程时 ，得到一个模型要估计的参数，即使其中不重要，我们通常也会保留它们来预测。
最受欢迎的见解
1.用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
2.Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 – 预测电力消耗数据
3.python在Keras中使用LSTM解决序列问题
4.Python中用PyTorch机器学习分类预测银行客户流失模型
5.R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测
6.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析
7.R语言中ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数
8.R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究分析案例
9.用广义加性模型GAM进行时间序列分析
ARIMA模型
ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也记作ARIMA(p,d,q)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 预测的模型。1.1. ARIMA的优缺点 优点： 模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。(所谓内生...
下面哪一个职业决策模型比较好
下面哪一个职业决策模型比较好（）:A. (分析) C.(沟通) E.(执行) S.(综合) V.(评估)答案A 决策模型是用于经营决策的数学模型。由于社会经济系统错综复杂，决策因素纵横交错，任何决策者仅凭直观和经验，都难以作出最优的决策。因此，在现代化的科学决策中，常常借助于自然科学的方法，运用数学的...
请教几个时间序列多元回归的问题
多元回归时间序列是指ARIMA模型下面研究的时间序列的回归问题。多因素时间序列一般是说同时考虑多个外生变量和内生变量的滞后项的问题，而ARIMA就是其中用于进行回归的一种方法，而且是最一般的方法。ARIMA模型？http:\/\/wenku.baidu.com\/view\/841fcb8583d049649b66580b.html，这里有课件，但是如果你没有接...
产量预测模型
ARIMA模型的基本思想是: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,用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。 2.5.2.6 优选组合比较预测模型 优选组合有两层含义:一是从几种预测方法得到的结果中选取适当的权重加权平均;二是指在几种预测...
SARIMA模型和ARIMA区别?能否举个例子?
SARIMA需要消除季节因素 ARIMA(p,d,q):p=the order of auturgressive d=the order of differences q=the order of moving average SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s
ai的模型能覆盖到哪些功能了呢?
Transformer模型：如用于语音识别和生成任务的Wav2Vec、Tacotron等。4. 强化学习模型 深度Q网络（DQN）：用于游戏AI、自主导航等任务。策略梯度方法：如PPO（Proximal Policy Optimization）、A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic），用于复杂环境下的策略优化。5. 计算机视觉模型 YOLO（You Only Look ...
如何建立ARIMA(1,1,1)模型
ar的阶数，你需要看残差图决定；中间的差分阶数，你要根据描图去试，直到趋势被去掉；最后的ma，你根据具体需要设置，总体效果可以看AIC值。
时间序列笔记-auto.arima()自动定阶
本次笔记可以作为之前ARIMA模型笔记的补充： 时间序列笔记-ARIMA模型 在之前学习ARIMA模型的笔记中我们通过查看序列的ACF\/PACF图来帮助定阶。其实实际应用中往往不是那么容易就能通过ACF\/PACF图来识别出ARIMA模型的阶数。forecast包中的 auto.arima() 可以自动尝试不同的阶数组合并挑选出可能的最优模型。
均值模型
对数收益率xt上的ARMA(p,q)模型是 其中wt是均值为零且方差为σ2的白噪声序列。模型的参数是系数ϕi,θi和噪声方差σ2。 请注意,ARIMA(p,d,q)模型是时间差分为d阶的ARMA(p,q)模型。因此,如果我们用xt代替对数价格,那么先前的对数收益模型实际上就是ARIMA(p,1,q)模型,因为一旦对数价格差分,我们就获得...
(二)洞庭湖区环境地球化学ARIMA模型预测的结果
消耗大气的CO2，引起与温室效应相反的温度下降等理论来解释（详见下节讨论）。通过计算或者从图7-12和图7-13可以知道，ARIMA模型预测在95%置信区间内是显著、可信的。图7-14 洞庭湖平原区一万年来Cd的ARIMA模型拟合值与原始含量值的比较及未来10期（约400a后）的预测值 ...
臧辉六氟： ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模型的扩展ARMA谱估计线性系统可以用线性差分方程进行描述,这种差分模型就是自回归----滑动平均模型(AutoRegression----Moving Average,ARMA ).:任何一个...
福安市13660978281： ARIMA模型的介绍 - ？
臧辉六氟： 全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法1,所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法.其中...
福安市13660978281： 时间序列模型的步骤 - ？
臧辉六氟： 辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据.对于短的或简单的时间序列,可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合.对于平稳时间序列,可用通用ARIMA模型(自回归滑动平均模型)及其特殊情况...
福安市13660978281： 多元回归时间序列和多因素时间序列的关系 - ？
臧辉六氟： 多元回归时间序列是指ARIMA模型下面研究的时间序列的回归问题. 多因素时间序列一般是说同时考虑多个外生变量和内生变量的滞后项的问题, 而ARIMA就是其中用于进行回归的一种方法,而且是最一般的方法.ARIMA模型?http://wenku....
福安市13660978281： arma模型 SPSS做 - ？
臧辉六氟： 写了这么多,50分给我吧,2nd表示对二阶差分作图,lags表示最大滞后阶数.如果p和q的取值不明确,可以多尝试几个p和q的可能组和,看看相关检验的显著性. 这里有几个参数:level=0,表示对原序列作图,就要动用sarima模型了.麻烦...
福安市13660978281： 主成分回归模型可以预测与时间序列的ARIMA预测模型也是用来预测的,他们有什么区别么?? - ？
臧辉六氟： 主成份分析是为了提前众多指标中有典型代表性的几个主要成分,其中主成分的一种计算得分方法是用回归方法ARIMA模型的基本思想是: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,用一定的数学模型来近似描述这个序列....
福安市13660978281： 如何使用SPSS做时间序列分析 - ？
臧辉六氟： 1.指数平滑可以对不规则的时间序列数据加以平滑,从而获得其变化规律和趋势,并以此对未来的经济数据进行推断和预测.2.操作步骤3.看看结果吧4.arima称为自动回归移动平均模型,将非平稳时间序列转化为平稳时间序列.5.看看结果2.季节分解11.季节性变动指由于季节因素导致的时间序列的有规则变动.主要方法包括按月或季平均法和移动平均趋势剔除法.
福安市13660978281： 解释单方程模型和联立方程模型的概念,并举例说明两者之间的区别和联系 - ？
臧辉六氟： 单方程模型(single-equationmodel)是只含有一个方程的计量经济学模型;联立方程模型(simultaneous-equationmodel)是由多个方程组成的计量经济学模型;时间序列模型(timeseriesmodel)是反映经济变量与时间变量之间关系的计量经济学
福安市13660978281： 数学建模中ARIMA是什么意思? - ？
臧辉六氟：[答案] ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的一著名时间序列预测方法,所以又称为box-jenkins模型、博克思...
福安市13660978281： 最近要做时序预测算法就是ARIMA模型这个用weka可以吗 - ？
臧辉六氟： spss中 分析— 预测—创建模型,在方法中可以选专家建模器,然后点条件进去选只选ARIMA模型就可以了.自相关图和偏相关图是分析— 预测—自相关点进去就可以,不知道你用的是中文版还是英文版
