sarima模型中的pq参数

ARIMA 模型中的 p、d、q 参数分别代表自回归项数、差分次数和移动平均项数。而 SARIMA 模型中的 p、d、q 参数则多了一个季节项的参数 P、D、Q，分别代表季节性自回归项数、季节性差分次数和季节性移动平均项数。

因此，SARIMA 模型中的 pq 参数实际上是指 ARIMA 模型中的 p 和 q 参数加上 SARIMA 模型中的 P 和 Q 参数，用来描述时间序列数据的自回归和移动平均特征以及季节性自回归和移动平均特征。

相关问题

SARIMA模型参数

SARIMA模型是一种用于时间序列分析和预测的统计模型，它包含了季节性、自回归、滑动平均和差分这些组成部分。SARIMA模型的参数包括p、d、q、P、D、Q和s。下面是对每个参数的解释：

- p：表示自回归(AR)的阶数，表示时间序列观测值与其过去值之间的关系，是模型中的一个参数。
- d：表示差分的阶数，用于消除时间序列的非平稳性，是模型中的一个参数。
- q：表示滑动平均(MA)的阶数，表示时间序列观测值与其滞后滑动平均值之间的关系，是模型中的一个参数。
- P：表示季节性自回归(Seasonal AR)的阶数，表示时间序列观测值与其过去季节性值之间的关系，是模型中的一个参数。
- D：表示季节性差分的阶数，用于消除时间序列的季节性非平稳性，是模型中的一个参数。
- Q：表示季节性滑动平均(Seasonal MA)的阶数，表示时间序列观测值与其滞后季节性滑动平均值之间的关系，是模型中的一个参数。
- s：表示时间序列的季节性周期，即每个季节的长度，例如12表示一年有12个月，是模型中的一个参数。

因此，SARIMA模型的参数共计7个，分别是p、d、q、P、D、Q和s。

SARIMA模型的参数

SARIMA模型是一种用于时间序列分析和预测的统计模型，它是SARMA模型（季节自回归滑动平均）的扩展，增加了差分操作。SARIMA模型的参数包括四个部分：季节性自回归阶数(p)、季节性差分阶数(d)、季节性滑动平均阶数(q)，以及非季节性自回归阶数(P)、非季节性差分阶数(D)、非季节性滑动平均阶数(Q)。

具体而言，SARIMA模型的参数可以用以下形式表示：SARIMA(p,d,q)(P,D,Q,s)。其中，p表示季节性自回归阶数，d表示季节性差分阶数，q表示季节性滑动平均阶数。P表示非季节性自回归阶数，D表示非季节性差分阶数，Q表示非季节性滑动平均阶数，s表示季节周期。

例如，一个SARIMA(1,1,1)(0,1,1,12)模型，意味着具有1阶季节性自回归、1阶季节性差分、1阶季节性滑动平均，同时没有非季节性自回归、1阶非季节性差分和1阶非季节性滑动平均。季节周期为12个月。

总结起来，SARIMA模型的参数包括季节性和非季节性的自回归、差分和滑动平均阶数，以及季节周期。这些参数的选择是根据时间序列数据的特征和统计方法进行确定的。