ARIMA模型预测模型的输入是什么

ARIMA模型的输入是一个时间序列数据。时间序列是按照时间顺序排列的一系列观测值，通常包括时间步和对应的数值。ARIMA模型利用过去的观测值来预测未来的观测值。

具体来说，ARIMA模型的输入是一个单变量时间序列，即只包含一个变量的时间序列数据。例如，可以是每日销售量、每月温度、每周股票价格等。时间序列数据应该是已经收集好的，并且按照时间顺序进行排序。

在进行ARIMA建模之前，通常还需要对时间序列进行检查，确保它是平稳的（即均值和方差不随时间变化而变化）。如果时间序列不平稳，可能需要进行差分操作来使其平稳化。

总结起来，ARIMA模型的输入包括：
- 单变量时间序列数据
- 平稳化的时间序列（如果原始数据不平稳）

通过对输入数据进行建模和训练，ARIMA模型可以用于预测未来的观测值或分析时间序列的特征和趋势。