季节性ARIMA模型

引用: 季节性ARIMA模型是ARIMA模型的一种扩展，用于处理具有季节性特征的时间序列数据。它在ARIMA模型的基础上增加了季节性差分和季节性自回归和滑动平均项。季节性差分可以通过减去同一季节上一年的观测值来消除季节性趋势，季节性自回归和滑动平均项可以捕捉到季节性的周期性变化。通过引入这些季节性特征，季节性ARIMA模型可以更好地拟合和预测具有明显季节性的时间序列数据。