ARIMA模型含有参数d的确认方式

ARIMA模型中参数d表示需要进行几次差分才能将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。确定参数d的一般方法如下：

1. 观察时间序列的图形：通过画出时间序列的图形，判断时间序列是否是平稳的。如果时间序列的均值、方差和自相关结构不随时间的变化而发生明显的变化，那么时间序列就是平稳的；如果不是平稳的，就需要进行差分处理。

2. 进行一阶差分：对于非平稳时间序列，最常用的差分方法是一阶差分，即将相邻两个数据的差作为新的时间序列。通过一阶差分之后，可以再次观察时间序列的图形，以及计算均值、方差和自相关系数等，来判断是否变为平稳时间序列。

3. 进行二阶差分：如果一阶差分之后的时间序列仍然不平稳，就需要进行二阶差分，以此类推。但是，通常情况下，一阶差分就足够将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。

4. 统计检验：在进行差分之后，可以使用单位根检验（如ADF检验）或者KPSS检验来检验差分后的时间序列是否具有平稳性。如果检验的p值小于预设的显著性水平（如0.05），则认为时间序列是平稳的。

总的来说，确定ARIMA模型中参数d的方法是通过观察时间序列的图形和进行统计检验，判断时间序列是否是平稳的，并进行差分处理，直到将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。