差分自回归移动平均方法

差分自回归移动均方法（ARIMA）是一种用于时间序列分析和预测的统计模型。它是将自回归（AR）模型和移动平均（MA）模型结合起来的一种方法。

ARIMA模型的核心思想是根据时间序列的历史数据来预测未来的值。它通过对时间序列进行差分操作，将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后再利用自回归和移动平均的组合来建立模型。

ARIMA模型有三个参数：p、d和q。其中，p表示自回归阶数，d表示差分阶数，q表示移动平均阶数。根据实际情况选择合适的参数值，可以使用统计方法（如自相关图和偏自相关图）或者信息准则（如AIC、BIC）进行选择。

ARIMA模型的建立包括模型拟合、模型诊断和模型预测等步骤。通过对历史数据进行模型拟合和诊断，可以评估模型的拟合程度和残差序列的平稳性，从而进行预测。

总之，差分自回归移动平均方法是一种常用的时间序列分析和预测方法，可以用于各种领域的数据分析和预测任务。