ARIMA模型 – [SPSS & Python]

简介： 　　ARIMA模型：（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。AR是“自回归”，p为自回归项数；MA为“滑动平均”，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。 　　 　　由于毕业论文要涉及到时间序列的数据（商品的销量）进行建模与分析，主要是对时间序列的数据进行预测，在对数据进行简单的散点图观察时，发现数据具有季节性，也就是说：数据波动呈现着周期性，并且前面的数据会对后面的数据产生影响，这也符合商品的销量