arima模型预测matlab残差分析

ARIMA模型是一种时间序列分析工具，用于对数据进行趋势、季节性和随机成分的分解，并通过自回归积分移动平均来建立预测模型。在MATLAB中，使用`arima`函数创建模型后，进行残差分析是非常重要的一步，可以帮助我们评估模型的拟合效果。

以下是使用ARIMA模型进行残差分析的基本步骤：

1. **模型构建**：
使用`arima`函数创建ARIMA模型，例如 `model = arima(y, p, d, q)`，其中`y`是时间序列数据，`p`, `d`, `q`分别是自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数。

2. **估计模型**：
`EstMdl = estimate(model, y)` 这会基于训练数据估计模型参数。

3. **残差生成**：
`residuals = resid(EstMdl, 'standard')` 将得到残差序列，`'standard'`表示标准化残差。

4. **残差检查**：
- **图形检查**：使用`plot(residuals)`查看残差图，看是否呈现随机分布，无明显的趋势或周期性。
- **统计检验**：使用`summary(residuals)`查看残差的均值、方差、标准偏差等统计信息，以及正态性、同方差性等假设是否成立。

5. **诊断表**：
`diagnose(EstMdl)` 可以生成诊断表，显示残差的Ljung-Box测试结果和其他相关信息。

如果发现残差存在异常（如非随机性、异方差性），可能需要调整模型参数、尝试不同的模型结构，或者考虑其他类型的校正技术，比如差分、季节性分解、加权等。