[python] 时间序列分析之ARIMA

最新推荐文章于 2024-11-23 09:14:00 发布

行路南

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分类专栏：数据挖掘文章标签： python 预测数据

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010414589/article/details/49622625

本文深入探讨Python中ARIMA模型在时间序列分析的应用，包括时间序列的基本概念、建模步骤，详细解析数据获取、差分处理、模型选择与检验，最后进行模型预测。通过实例展示了如何使用pandas、numpy等库进行ARIMA模型构建，以解决实际预测问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 时间序列与时间序列分析

在生产和科学研究中，对某一个或者一组变量 $x(t)$ 进行观察测量，将在一系列时刻 $t_1,t_2,\cdots,t_n$ 所得到的离散数字组成的序列集合，称之为时间序列。
时间序列分析是根据系统观察得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。时间序列

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