ARMA模型和ARIMA模型是谁提出的
时间: 2024-05-22 10:10:18 浏览: 16
ARMA模型(自回归移动平均模型)最早由 Box 和 Jenkins 在1970年的著作《Time Series Analysis: Forecasting and Control》中提出。
ARIMA模型(差分自回归移动平均模型)是在ARMA模型的基础上发展而来的,由 Box 和 Jenkins 在1976年的著作《Time Series Analysis: Forecasting and Control》中提出。
相关问题
ARIMA模型和ARMA模型
ARIMA模型和ARMA模型都是时间序列分析模型。
ARIMA模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)是一种自回归移动平均模型。它包括自回归(AR)部分、差分(I)部分和移动平均(MA)部分。ARIMA模型适用于非平稳时间序列,通过对序列进行差分处理,将其转化为平稳序列后建立模型,然后再通过反差分还原出原序列的预测值,具有较好的适应性和预测精度。
ARMA模型(Autoregressive Moving Average Model)是一种自回归移动平均模型。它包括自回归(AR)部分和移动平均(MA)部分。ARMA模型适用于平稳时间序列,可以通过估计AR和MA的系数来建立模型,然后进行预测。ARMA模型的优点是计算简单,但对于非平稳序列需要进行差分处理。
总的来说,ARIMA模型适用于非平稳序列,ARMA模型适用于平稳序列。但在实际应用中,两种模型也可以相互组合使用,例如用ARIMA模型对序列进行差分处理,然后再用ARMA模型建立模型,以提高预测精度。
arma和arima模型的区别
ARMA(自回归滑动平均)和ARIMA(自回归综合移动平均)模型是用于时间序列分析和预测的统计模型。
ARMA模型是由自回归(AR)和滑动平均(MA)两个部分组成。自回归部分描述了时间序列与其过去值之间的关系,滑动平均部分描述了时间序列与其过去误差值之间的关系。ARMA模型通常用于拟合平稳时间序列数据。
ARIMA模型在ARMA模型的基础上增加了差分操作,以处理非平稳时间序列数据。差分操作用于将原始时间序列转化为平稳时间序列,然后再应用ARMA模型。ARIMA模型包括三个部分:自回归(AR)、差分(I)和滑动平均(MA)。自回归和滑动平均的部分与ARMA模型相同,而差分部分用于处理非平稳性。
总结来说,ARMA模型适用于平稳时间序列数据,而ARIMA模型适用于非平稳时间序列数据。ARIMA模型通过差分操作将非平稳数据转化为平稳数据,然后应用ARMA模型进行建模和预测。
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