季节性arima怎么理解

季节性ARIMA（Seasonal ARIMA，SARIMA）是一种用于时间序列分析和预测的模型，它是ARIMA模型在季节性数据上的扩展。

ARIMA模型是一种经典的时间序列模型，它基于时间序列的自回归、差分和移动平均等性质，通过分析序列的趋势、季节性和周期性等特征，来建立一个能够描述序列变化的数学模型。但是，ARIMA模型通常只适用于非季节性数据，对于季节性数据的分析和预测则需要使用SARIMA模型。

SARIMA模型在ARIMA模型的基础上增加了季节性部分，即可以对季节性数据进行建模和预测。具体来说，SARIMA模型可以描述时间序列在季节性周期内的相关性，从而更准确地预测未来的数据变化。SARIMA模型通常包含两个部分，一个是非季节性部分（ARIMA模型），另一个是季节性部分（季节性差分、季节性自回归和季节性移动平均）。

SARIMA模型的建模过程需要选择合适的模型参数，包括自回归项、差分项、移动平均项、季节性自回归项、季节性差分项和季节性移动平均项等。选择合适的模型参数可以通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来进行诊断和确定。在确定了SARIMA模型的参数后，就可以使用该模型来进行时间序列的预测。

综上所述，SARIMA模型是一种用于季节性数据分析和预测的模型，它通过增加季节性部分来对季节性数据进行建模和预测。SARIMA模型的建模过程需要选择合适的模型参数，通过这些参数的确定来实现对季节性数据的分析和预测。