arima模型 p q d 确定

ARIMA 模型中的 p、q、d 是用来确定时间序列数据的自回归、差分和移动平均的阶数。其中，p 表示自回归项的阶数，q 表示移动平均项的阶数，d 表示时间序列需要进行差分的次数。这些参数的选择需要根据实际数据进行调整和优化。

相关问题

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确定ARIMA模型的p、d、q值的最常用方法是使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图形分析。具体步骤如下：

1. 首先，对于时间序列数据，可以通过绘制原始数据的图形来确定d值。如果数据趋势不稳定，需要对其进行差分，直到数据变得趋势稳定。差分的次数就是d值。

2. 接下来，对于差分后的数据，可以绘制ACF和PACF图形。

3. 根据ACF和PACF图的规律，来确定p和q的值。具体规律如下：

- 如果ACF图在滞后k处截尾，并且PACF图在k处截尾，那么可以选择ARIMA(p,0,q)模型，其中p=k，q=k。

- 如果ACF图在滞后k处截尾，并且PACF图在k+1处截尾，那么可以选择ARIMA(p,0,q)模型，其中p=k，q=k+1。

- 如果ACF图在滞后k处截尾，并且PACF图呈现出指数型下降的趋势，那么可以选择ARIMA(p,0,q)模型，其中p为ACF图在滞后k处开始截尾的位置，q为PACF图中第一个超出置信区间的位置。

- 如果ACF图呈现出指数型下降的趋势，并且PACF图在滞后k处截尾，那么可以选择ARIMA(p,d,q)模型，其中d为差分次数，p为PACF图在滞后k处开始截尾的位置，q为ACF图中第一个超出置信区间的位置。

- 如果ACF图和PACF图都呈现出指数型下降的趋势，那么可以选择ARIMA(p,d,q)模型，其中d为差分次数，p为PACF图中第一个超出置信区间的位置，q为ACF图中第一个超出置信区间的位置。

以上是确定ARIMA模型p、d、q值的一般步骤，你可以使用Python中的statsmodels库中的acf和pacf函数来绘制ACF和PACF图形，并根据图形规律来确定p、d、q值。

arima模型 p q d 确定matlab

### 回答1：
在MATLAB中确定ARIMA模型的p、q和d值，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要导入时间序列数据，并将其转换为MATLAB中的时间序列对象。可以使用“timeseries”函数或“datetime”函数来实现。

2. 然后，可以使用“arima”函数创建ARIMA模型对象。在创建对象时，需要指定p、q和d值，以及其他模型参数，如季节性、趋势等。

3. 接下来，可以使用“estimate”函数对ARIMA模型进行估计。该函数将使用最大似然估计法来确定模型参数，并返回估计的模型对象。

4. 最后，可以使用“forecast”函数对ARIMA模型进行预测。该函数将使用估计的模型对象和输入的时间序列数据来生成预测值。

需要注意的是，确定ARIMA模型的p、q和d值是一个复杂的过程，需要考虑多种因素，如数据的平稳性、季节性、趋势等。因此，建议使用专业的时间序列分析软件或咨询专业人士来确定模型参数。

### 回答2：
ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法，由自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和差分（d）组成。在Matlab中，确定ARIMA模型的p、q、d值的过程需要考虑多个因素，以下是具体步骤：

第一步，进行时间序列的可视化和平稳性检验。通过Matlab绘制时间序列的时序图、自相关图、偏自相关图，判断时间序列是否有趋势、季节性等特征，并进行ADF检验或KPSS检验判断序列是否平稳。

第二步，根据可视化分析和平稳性检验结果，确定d值。若时间序列不平稳，就需要进行差分，让序列达到平稳状态。具体差分次数的确定，可以采用自相关图、偏自相关图和单位根检验等方法。

第三步，确定p和q的阶数。可以用MATLAB的自相关图和偏自相关图来帮助选择AR和MA模型的阶数。若自相关图呈现出较长的拖尾，需要考虑引入AR模型；若偏自相关图呈现出较长的拖尾，需要考虑引入MA模型。同时，要考虑模型的复杂度和残差的平稳性等因素。可以通过信息准则（如AIC、BIC）和模型残差的正态性检验来确定最优的p和q值。

第四步，建立ARIMA模型并检验是否拟合良好。根据确定的p, q, d值建立ARIMA模型，并进行模型拟合和检验。可通过Ljung-Box检验、残差自相关图等方法检查模型拟合的好坏，若残差序列不具有平稳性、残差序列存在自相关、残差序列不服从正态分布等情况，需要重新调整模型的参数。最终建立的ARIMA模型可以进行预测、模拟或者控制。

### 回答3：
ARIMA模型是一种时间序列分析模型，用于描述时间序列数据的统计特征和规律，并做出未来预测。其中，ARIMA模型中的p、q、d是非常重要的参数，直接影响模型的拟合效果和精度。因此在MATLAB中，我们需要合理地选择p、q和d的值。

p：表示自回归项数，其取值通常是0或1-3之间的整数。自回归项是指回归模型中的因变量依赖于自己的历史值的数量。p越大，所拟合的模型越复杂，但也会增加误差。一般可以通过自相关函数（ACF）的图形来确定p取值。如果在图中可以看到第一个明显地超出阈值的点为Lag=5，则可以将p设置为5。

q：表示移动平均项数，其取值范围与p类似，通常在0-3之间的整数。移动平均项是指回归模型中的因变量依赖于其过去误差项的数量。q越大，所拟合的模型越复杂，但也会增加误差。一般可以通过偏自相关函数（PACF）的图形来确定q取值。如果在图中可以看到第一个明显地超出阈值的点为Lag=2，则可以将q设置为2。

d：表示差分阶数，其取值通常在0-2之间的整数。在ARIMA模型中，如果原始时间序列不平稳，需要进行差分处理，即通过计算两个相邻值之间的差值来平稳化数据。d的取值应该使得经过差分后的数据序列尽可能平稳。可以通过观察ADF检验中的p-value来确定d取值，当p-value小于0.05时，说明序列平稳。如果需要差分两次或更多次，可以将d设置为2或更大。

综合以上，确定ARIMA模型中p、q和d的值是一项非常具有实践意义的任务，需要通过观察ACF图、PACF图、ADF检验等方法进行选择。在MATLAB中，可以使用相关函数来绘制图表和进行检验，其中的工具箱也提供了一些自动化的方法，例如arima()函数可以自动选择模型的相关参数。需要注意的是，不同时间序列间的p、q和d取值也可能不同，需要结合具体数据集来进行相应的选择。