Arima和arima的区别

ARIMA（自回归移动平均模型）是一种典的时间序列预测模型，用于分析和预测具有自相关和移动平均性质的数据。它是由自回归（AR）和移动平均（MA）两个部分组成的。

ARIMA模型中的AR部分表示当前观测值与过去观测值之间的线性关系，即当前值与前几个时刻的值相关。而MA部分表示当前观测值与随机误差项之间的线性关系，即当前值与前几个随机误差项相关。

ARIMA模型的参数包括p、d和q，分别代表自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数。通过对时间序列数据进行差分操作，可以将非平稳序列转化为平稳序列，然后建立ARIMA模型进行预测。

而"arima"可能是指小写的arima函数，它是一种用于拟合ARIMA模型的函数。在R语言中，可以使用arima函数来估计ARIMA模型的参数，并进行预测。

总结来说，ARIMA是一种时间序列预测模型，而"arima"是指用于拟合ARIMA模型的函数。