auto arima和arima的区别

时间: 2023-11-08 16:04:08 浏览: 277
Auto-ARIMA和ARIMA之间的区别在于模型参数的选择和拟合过程。ARIMA是一种时间序列模型，用于预测未来的值。它的参数包括p、d和q，分别代表自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数。这些参数需要手动选择，并且需要对数据进行多次拟合来找到最佳的参数组合。 而Auto-ARIMA是一种自动选择ARIMA模型参数的方法。它通过进行差分测试来确定差分d的顺序，并在定义的参数范围内拟合模型。如果启用了季节选项，Auto-ARIMA还会进行Canova-Hansen测试来确定季节差分的最优顺序D，并寻找最优的P和Q超参数。为了找到最好的模型，Auto-ARIMA使用信息准则（如AIC、BIC等）进行优化，并返回具有最小信息准则值的ARIMA模型。 因此，Auto-ARIMA相比于ARIMA具有更高的自动化程度，可以自动选择最佳的模型参数，减少了手动调参的工作量。同时，Auto-ARIMA还可以处理非平稳数据，并提供了更准确的预测结果。 #### 引用[.reference_title] - *1* [时序算法—AR、MA、ARMA和ARIMA模型以及Auto ARIMA](https://blog.csdn.net/weixin_46649052/article/details/115406977)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Python数据分析案例-分别使用时间序列ARIMA、SARIMAX模型与Auto ARIMA预测国内汽车月销量](https://blog.csdn.net/maiyida123/article/details/117967762)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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