2023高教社杯数学建模国赛C题AR

ARIMA模型是一种常用于时间序列分析和预测的统计模型。其中，ARIMA的AR表示自回归，MA表示移动平均，I表示差分。在选择ARIMA模型的阶数时，可以使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图形分析方法。

ACF是一种衡量序列自相关性的统计量，可以通过绘制ACF图来观察序列中不同滞后阶数的相关性。PACF则是对序列进行一阶差分后的自相关函数，可以通过绘制PACF图来观察序列的自相关性。

选择ARIMA模型的阶数需要根据ACF和PACF图形分析的结果来确定。例如，如果在ACF图上，滞后阶数大于等于3时出现显著的截尾，则可以考虑AR模型的阶数为2或3。而在PACF图上，滞后阶数大于等于3时出现显著的截尾，则可以考虑MA模型的阶数为2或3。

综合ACF和PACF的分析结果，可以确定ARIMA模型的阶数（p、d、q）。其中，p表示AR模型的阶数，d表示差分的阶数，q表示MA模型的阶数。

在实际建模中，一般还需要进行模型拟合，并对拟合结果进行评估和验证。这可以通过观察残差图、检验残差的自相关性和正态性等来进行。

总之，选择ARIMA模型的阶数是一个通过ACF和PACF图形分析的过程，根据序列的自相关性和差分后的自相关性来确定AR和MA模型的阶数。然后进行模型拟合和验证，最终得到一个适用于时间序列分析和预测的ARIMA模型。