如何选择arima的pdq值

ARIMA 模型中的 P、D 和 Q 参数需要根据时间序列数据的特征进行选择。下面是一个简单的 4 步方法：

1. 确定时间序列数据的平稳性。如果时间序列数据不平稳，需要先对其进行差分操作，直到数据变得平稳。

2. 通过自相关图 (ACF) 和偏自相关图 (PACF) 来确定 AR 和 MA 模型的参数。如果 ACF 在滞后 k 处截尾，而 PACF 在滞后 k 处截尾，则可能选择 ARIMA(p,k,q) 模型。

3. 通过信息准则（如 AIC 或 BIC）来确定最佳模型。计算不同参数组合的 AIC 或 BIC 值，选择最小值作为最佳模型。可以使用 R 或 Python 中的 auto.arima 函数来执行此步骤。

4. 使用选定的模型对未来数据进行预测，并对预测结果进行评估。

需要注意的是，选择 ARIMA 模型的参数通常需要经验和实践。因此，需要尝试不同的参数组合，并进行模型比较，以确定最佳参数。