python的ARIMA模型输入什么？

ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，用于对未来的数据进行预测。它的输入主要包括历史时间序列数据和模型参数。

具体来说，ARIMA模型的输入包括以下几个方面：

1. 时间序列数据：ARIMA模型需要输入一个时间序列的数据，比如某个指标在一段时间内的观测值。这些观测值按照时间顺序排列，可以是等间隔的，也可以是不等间隔的。

2. 差分次数（d值）：ARIMA模型通常需要对原始时间序列进行差分操作，以消除序列的非平稳性。d值表示进行了多少次差分操作才能使得序列平稳。

3. 自回归阶数（p值）：ARIMA模型中的AR表示自回归，表示当前观测值与前p个观测值之间的关系。p值决定了自回归模型中使用多少个滞后观测值作为自变量。

4. 移动平均阶数（q值）：ARIMA模型中的MA表示移动平均，表示当前观测值与前q个滞后观测值的误差之间的关系。q值决定了移动平均模型中使用多少个滞后误差作为自变量。

总结起来，ARIMA模型的输入包括时间序列数据、差分次数（d值）、自回归阶数（p值）和移动平均阶数（q值）。通过对这些输入进行合理的选择和调整，可以构建出适合的ARIMA模型进行时间序列预测。