ARIMA结果怎么看

ARIMA模型（自回归整合滑动平均模型）的结果通常包含几个关键部分：

1. 参数估计（Parameter Estimates）：包括AR(p)、I(d)、MA(q)中的系数。例如，AR(p)项会显示p个自回归系数，I(d)表示差分阶数，MA(q)项则有q个移动平均系数。这些值可以帮助理解模型是如何捕捉数据趋势和周期性的。

2. 残差分析（Residual Analysis）：检查残差是否独立同分布（White Noise），是否有明显的季节性或趋势。如果存在异常值或模式，可能需要调整模型或考虑其他模型。

3. 模型诊断（Model Diagnostics）：如AIC（Akaike Information Criterion）、BIC（Bayesian Information Criterion）等统计量用于评估模型复杂度和拟合优度。越小的值通常意味着更好的模型性能。

4. P值和显著性水平：用于判断系数是否显著影响预测，若P值小于给定的显著性水平（如0.05），那么该系数被认为是统计上重要的。

5. 平稳性检验（ stationarity test）：确认ARIMA模型是否适合，即原始数据是否经过适当的差分处理变得平稳。

6. 预测区间（Prediction Intervals）：模型会提供未来观测值的预测范围，这对于业务决策很有帮助。

查看ARIMA结果时，你应该关注以上各项指标，它们共同决定了模型的有效性和可靠性。如果你对某一项结果不确定，可以查阅相应的统计学解释或尝试调整模型参数再做评估。