statsmodels.tsa.arima_model.arma and statsmodels.tsa.arima_model.arima have been removed in favor of statsmodels.tsa.arima.model.arima (note the . between arima and model) and statsmodels.tsa.sarimax.

### 回答1：
在新版本的 statsmodels 库中，已经弃用了 statsmodels.tsa.arima_model.arma 和 statsmodels.tsa.arima_model.arima，推荐使用 statsmodels.tsa.arima.model.arima（注意 arima 和 model 之间的句点）和 statsmodels.tsa.sarimax。

### 回答2：
statsmodels.tsa.arima_model.arma 和 statsmodels.tsa.arima_model.arima 已经被移除，取而代之的是 statsmodels.tsa.arima.model.arima 和 statsmodels.tsa.sarimax。

这个改动涉及到时间序列分析建模的两个主要类，ARMA 和 ARIMA。在 statsmodels 的早期版本中，这两个类是使用 tsa（time series analysis）模块下的 arima_model 子模块来实现的。 但是，随着 statsmodels 的不断发展和更新，这些类已经被迁移至新的位置。在更新的 statsmodels 版本中，ARIMA 类被移至 tsa 模块下的 model 子模块中，ARMA 类被移至 tsa 模块下的 sarimax 子模块中。

这个变更的主要原因是为了提高模块的可读性，使模块的结构更加清晰和易于使用。新模块的名称更加直观，能够更好地反映自己的功能。在新模块中使用这些类时，只需要在类名中指定子模块（如 arima.model 或 sarimax），即可引用这些类。这样做既方便了用户，也能够使使用者更好地理解模块的结构和组成。同时，这个变更也反映了 statsmodels 的一贯风格，即通过持续不断的优化和创新来提升模块的性能和可用性，以满足更广泛的用户需求。

### 回答3：
statsmodels是一个Python库，提供了各种统计模型和数据分析工具。其中，tsa（时间序列分析）模块是statsmodels的一个重要组成部分。

在tsa模块中，ARMA和ARIMA是两个常用的时间序列分析模型，它们可以用于预测未来的时间序列数据。对于ARMA和ARIMA模型，过去的版本中提供了arma和arima函数进行拟合和预测。

然而，在新版本的statsmodels中，为了更好地进行统计和编程，直接使用arma和arima函数已经被弃用。相反，新的ARIMA函数位于statsmodels.tsa.arima.model子模块中，并且需要在调用函数时添加一个model的点。也就是说，新的调用方式应该是statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA()。

另外，SARIMAX是一个新的时间序列模型，它提供了一些ARIMA模型不具备的功能，例如对外生变量的处理和季节性分析等。因此，对于SARIMAX模型，我们需要使用statsmodels.tsa.sarimax中的相应函数进行拟合和预测。

总之，虽然旧版本的arma和arima函数已经被弃用，但是在新版本的statsmodels中，我们可以使用更加复杂和灵活的ARIMA和SARIMAX模型进行时间序列分析。