arima模型pq怎么确定

ARIMA模型中的pq是指模型中的自回归项和移动平均项的阶数，也就是AR(p)和MA(q)中的p和q。

选定ARIMA模型的pq值通常需要进行模型诊断和模型拟合。可以通过观察ACF和PACF图以及使用信息准则（如AIC和BIC）等方法来帮助确定ARIMA模型中的p和q值。

具体来说，可以通过以下步骤来确定ARIMA模型的pq值：

1. 确定时间序列的平稳性。ARIMA模型要求时间序列是平稳的，因此需要先对时间序列进行平稳性检验，如果时间序列不平稳，需要进行差分处理。

2. 画出ACF和PACF图。根据ACF和PACF图的信息，可以初步判断ARIMA模型中的p和q值。

3. 构建ARIMA模型。根据初步判断得到的p和q值，构建ARIMA模型，并进行模型诊断。

4. 模型诊断。对ARIMA模型进行模型诊断，检验模型的残差是否为白噪声序列，如果不是，则需要进一步调整模型的pq值，重新构建模型。

5. 模型选择。通过比较不同ARIMA模型的AIC和BIC值，选择最优的ARIMA模型。

需要注意的是，选择ARIMA模型的pq值是一个迭代的过程，需要多次进行模型诊断和模型拟合，直到得到最优的ARIMA模型。

相关问题

arima模型中怎么判断pq

ARIMA模型中的pq是指自回归项和移动平均项的阶数。通常的做法是通过观察自相关图和偏自相关图来确定ARIMA模型的参数。其中自相关图可以帮助我们确定移动平均项的阶数q，偏自相关图可以帮助我们确定自回归项的阶数p。下面是一个基本的流程：

1. 绘制原始时间序列的自相关图和偏自相关图。
2. 根据自相关图和偏自相关图的趋势，确定可能的ARIMA模型的参数范围。
3. 通过网格搜索或其他方法来确定最佳的ARIMA模型参数。
4. 使用确定的ARIMA模型进行预测，并评估模型的性能。

需要注意的是，该流程只是一个基本的参考，具体的模型选择应该根据数据的特征和实际应用场景来确定。

arima模型d确定

在MATLAB中确定ARIMA模型的p、q和d值，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要导入时间序列数据，并将其转换为MATLAB中的时间序列对象。可以使用“timeseries”函数或“datetime”函数来实现。

2. 然后，可以使用“arima”函数创建ARIMA模型对象。在创建对象时，需要指定p、q和d值，以及其他模型参数，如季节性、趋势等。

3. 接下来，可以使用“estimate”函数对ARIMA模型进行估计。该函数将使用最大似然估计法来确定模型参数，并返回估计的模型对象。

4. 最后，可以使用“forecast”函数对ARIMA模型进行预测。该函数将使用估计的模型对象和输入的时间序列数据来生成预测值。

需要注意的是，确定ARIMA模型的p、q和d值是一个复杂的过程，需要考虑多种因素，如数据的平稳性、季节性、趋势等。因此，建议使用专业的时间序列分析软件或咨询专业人士来确定模型参数。