ARMA 时间序列预测

ARMA（自回归移动平均模型）是一种常用于时间序列分析的模型，可以用于时间序列的预测。使用MATLAB可以进行ARMA程序的预测，并且这种预测是可靠的。首先，我们可以进行探索性数据分析，导入必要的包和数据集，并且对数据进行初步分析。然后，我们可以根据数据的特征选择合适的阶数来拟合模型。在拟合模型时，需要注意加上fit()方法才能输出结果。在输出结果中，我们可以观察P值是否小于0.05，以判断模型中各系数的显著性。根据预测结果和模型的统计指标，我们可以评估模型的拟合效果和预测准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [arma_ARMA预测_ARMA预测_ARMAmatlab_ARMA_时间序列预测](https://download.csdn.net/download/weixin_42696271/22398713)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [时间序列预测-ARMA实战](https://blog.csdn.net/qq_45066982/article/details/122750324)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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