statsmodels.tsa.arima

statsmodels.tsa.arima是Python中的一个时间序列分析库，用于建立和估计自回归移动平均模型（ARIMA）。ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，可以用于分析和预测具有自相关和移动平均性质的时间序列数据。

statsmodels.tsa.arima库提供了一系列函数和类，用于拟合ARIMA模型、进行模型诊断和预测。其中最常用的函数是ARIMA()，它可以根据给定的时间序列数据和模型参数，拟合ARIMA模型并返回拟合结果。ARIMA()函数还可以进行模型诊断，包括残差分析、模型拟合度检验等。

除了ARIMA()函数外，statsmodels.tsa.arima还提供了其他一些重要的函数和类，如ARMA()用于拟合自回归移动平均模型、SARIMAX()用于拟合季节性ARIMA模型等。此外，还有一些辅助函数和类，如acf()用于计算自相关函数、pacf()用于计算偏自相关函数等。

总之，statsmodels.tsa.arima是一个功能强大的时间序列分析库，可以帮助用户进行时间序列数据的建模、预测和诊断。