ARIMA模型的算法公式

ARIMA模型的算法公式为：

ARIMA(p,d,q)模型的表示式为：Yt`=ϕ1 Yt-1 +···+ ϕp Yt-p + εt+ θ1 εt-1 +···+ θq εt-q

其中，Yt表示时间序列，p为自回归项数，d为差分次数，q为移动平均项数，ϕ1,...,ϕp为自回归系数，θ1,...,θq为移动平均系数，εt为白噪声。

相关问题

arima模型计算公式

ARIMA模型的数学公式如下：

ARIMA(p,d,q)模型可以表示为:

(1-B^d)(Y_t - μ) = (1-φ_1B - ... - φ_pB^p)(1-B)^dZ_t

其中，

Y_t 是时间序列的值；
μ 是时间序列的均值；
d 是时间序列需要进行差分的次数；
B 是时间序列的滞后算子（Backshift operator），其定义为：B^iY_t = Y_{t-i}；
Z_t 是白噪声随机变量；
φ_1, φ_2, …, φ_p 是AR模型的系数；
q 是MA模型的阶数。

ARIMA模型的主要思想是将原始时间序列转化为平稳时间序列，然后再应用ARMA模型。其中AR模型是自回归模型，MA模型是滑动平均模型。ARIMA模型中的p、d、q分别代表了AR模型的阶数、差分次数和MA模型的阶数。

arima算法原理及公式

ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）是一种常用的时间序列分析和预测方法，它基于时间序列的历史数据，通过建立自回归模型（AR）和移动平均模型（MA），并考虑序列差分（I），对序列进行建模和预测。

ARIMA模型的一般形式为ARIMA(p,d,q)，其中p为自回归项，d为差分次数，q为移动平均项。具体地，ARIMA模型的数学表达式为：

(1-B)^d * Y_t = c + (phi_1 * (1-B)^d + Theta_1*B^q + ... + phi_p * (1-B)^d * B^p + Theta_q * B^q) * Y_t

其中Y_t为时间序列，B为滞后算子，c为常数项，phi_1,...,phi_p为自回归系数，Theta_1,...,Theta_q为移动平均系数。

ARIMA模型的建立包含三个重要的步骤：

1. 模型的选取：通常基于序列的自相关图和偏自相关图进行，确定p、d、q。

2. 参数的估计：根据选取的模型，利用最大似然估计方法或贝叶斯估计方法，对模型的系数进行估计。

3. 模型的检验：主要包括残差的检查、模型的诊断和预测的评价等。

ARIMA算法被广泛应用于各个领域，如经济学、金融学、气象学、工业控制等，能够对序列进行有效的建模和预测。