ARIMA模型拟合结果，怎么看表达式是什么

ARIMA模型的表达式通常写成ARIMA(p,d,q)的形式，其中p、d、q分别表示模型中的自回归项数、差分阶数和移动平均项数。

具体来说，ARIMA(p,d,q)模型的表达式可以写成：

(1-B)^d Y_t = (1 + phi_1*B + ... + phi_p*B^p) * (1 - theta_1*B - ... - theta_q*B^q) * Z_t

其中，Y_t表示时间序列数据，Z_t表示白噪声序列，B是一个滞后算子（即B*Y_t=Y(t-1)），^d表示对B进行d次差分（即(1-B)^d Y_t = Y_t - d*Y(t-1) + d*(d-1)*Y(t-2) - ... + (-1)^d*Y(t-d)）。

phi_1, ..., phi_p和theta_1, ..., theta_q分别表示模型中的自回归系数和移动平均系数，它们的数量分别为p和q。这些系数通常通过最大似然估计或贝叶斯估计等方法来确定。

总之，ARIMA模型的表达式可以帮助我们理解模型中的各个部分，以及它们对时间序列数据的影响。在使用ARIMA模型时，我们通常需要根据实际情况来确定p、d、q的取值，并通过拟合数据来估计模型中的系数。