建立ARIMA模型，标注可调整参数，python代码

ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，可用于预测未来的趋势和持续性。下面是建立ARIMA模型的Python代码，其中标注了可调整的参数。

首先，需要安装 statsmodels 库，可以使用以下命令进行安装：

!pip install statsmodels

然后，可以使用以下代码建立ARIMA模型并进行预测：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

# 分解时序数据
decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(data)

# 可调整参数
p = 1  # AR(p)中的p
d = 1  # 差分次数
q = 1  # MA(q)中的q

# 建立ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(data, order=(p, d, q))

# 拟合模型
results = model.fit()

# 预测值
forecast = results.forecast(steps=10)

# 输出预测值
print(forecast)

这里假设数据文件为 `data.csv`，其包含一列时间序列数据，列名为 `date`，可以根据实际需要修改。在建立ARIMA模型时，需要设置AR(p)、差分次数以及MA(q)中的参数，这里分别为 `p`、`d`、`q`，可以根据实际需要进行调整。预测未来值时，使用 `forecast()` 函数，并设置预测步数。