季节性ARIMA时间序列模型

季节性ARIMA时间序列模型是一种用于建模具有明显季节性的时间序列数据的统计模型。ARIMA表示自回归移动平均模型，而季节性ARIMA模型则引入了季节性因素。

在建立季节性ARIMA时间序列模型时，我们首先观测ACF函数图和PACF函数图，以确定自相关和偏自相关的模式。如果这些函数图在每个季节周期（例如每隔12个月）都出现“尖峰”，则可以判断该序列可能存在季节性影响的因素。

然后，我们通过对时序数据进行分解，将数据分离为趋势（Trend）、季节性（Seasonal）和随机成分（Residuals）。接下来，我们分别对这三个分离的序列进行ARIMA建模，得到适合的模型。最后，将这些模型组合起来，得到最终的季节性ARIMA模型。

使用季节性ARIMA模型可以对具有明显季节性的时间序列数据进行预测和分析，从而帮助我们了解数据的趋势和季节性变化。