时间序列分析(Time Series Analysis) 原理与代码实例讲解

• 时间序列分析
• ARIMA模型
• 移动平均法
• 白噪声
• 回归分析
• Python
• Pandas
• Statsmodels

1. 背景介绍

时间序列分析是一种用于处理和预测时间相关数据的统计方法。它广泛应用于金融、气候、生物医学、工业生产等领域。本文将介绍时间序列分析的原理，重点讲解ARIMA模型，并提供Python代码实例。

2. 核心概念与联系

2.1 核心概念

• 时间序列（Time Series）：按时间顺序排列的数据序列。
• 自相关（Autocorrelation）：时间序列在不同时间点的相关性。
• 平稳性（Stationarity）：时间序列的统计性质不随时间变化。
• ARIMA模型（AutoRegressive Integrated Moving Average）：一种用于预测时间序列的模型，结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）部分。