matlab arima模型如何确定 p q d 值

确定 ARIMA 模型的 p、q 和 d 值通常需要结合实际情况和一些统计方法来进行选择。下面是一些常用的方法：

1. 自相关图和偏自相关图：通过绘制自相关图和偏自相关图来确定 p 和 q 值。自相关图显示了时间序列值与自身的相关性，而偏自相关图显示了两个时间点之间的相关性，消除了中间时间点的影响。在自相关图和偏自相关图中，如果一个点超出置信区间，那么这个点就是显著的，可以用来确定对应的 p 或 q 值。

2. 网格搜索法：在一定范围内对 p、q 和 d 值进行网格搜索，然后使用各种评估指标（如 AIC、BIC、MSE 等）来选择最佳的 p、q 和 d 值。

3. 模型比较法：将多个 ARIMA 模型拟合到同一时间序列上，并使用各种评估指标来比较它们的拟合优度。最终选择最好的模型作为最终模型。

需要注意的是，每个时间序列的特性都不同，因此最佳的 p、q 和 d 值也不同。在选择 p、q 和 d 值时，需要综合考虑时间序列的特点和选择方法的结果。