如何通俗易懂地解释｛ARIMA模型｝？ - 知乎
(4) 预测：使用建立的ARIMA模型进行预测。 从ARIMA模型的前提假设和公式构成可以看出，该模型是一种线性的模型，也就是说对于时间序列，可根据其历史观测值及其误差序列通过线性的 …
请问为什么用ARIMA模型做预测结果为一条直线；用什么来衡量时 …
ARIMA模型 是线性预测模型，都是直线。如果需要预测时间序列等周期性、季节性数据，需要先就行数据分解，预测其中的 趋势部分，再将季节部分加进去。我是这样做的，最近在做毕业论 …
ARIMA可能并没有想象中那么简单！ARIMA能够进行长期预测，它 …
ARIMA可能并没有想象中那么简单！ ARIMA能进行长期预测（如图1），预测时间长度可以任意长，可以远远超出测试集的长度。按正常的想法是进行迭代预测… 显示全部
时间序列模型如何做预测？需要多少数据？ - 知乎
3、ARIMA预测 ARIMA模型是 最常见的时间序列预测分析方法，适用于平稳时间序列数据。 它包括三个部分：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。 SPSSAU可以智能地找出最佳 …
用R算出arima模型，为什么预测未来的时间序列是一条直线？
我们将ARIMA模型拟合到整个Shampoo Sales数据集，并检查残差。 首先，我们拟合ARIMA（5,1,0）模型。 这会将自回归的滞后值设置为5，使用1的差分阶数使时间序列平稳， …
三阶差分才平稳的序列还能继续用ARIMA模型预测吗? - 知乎
在使用ARIMA模型进行预测之前，建议尝试其他方法检查序列是否具有周期性或季节性成分，如季节性分解时间序列（STL）或季节调整指数（X-13ARIMA-SEATS等）。 这些方法可以在数据 …
大家好～我想请教下，stata在做ARIMA模型的预测时，是只能预测 …
2020年8月25日 · arima_options则是你可以在模型中使用的选项，例如AR、MA、差分项、常数项等等。 假设我们要建立一个ARIMA (1,1,1)模型，以下是相应的Stata语法：
请问ARIMA模型的predict函数和forecast函数有什么区别? - 知乎
请问ARIMA模型的predict函数和forecast函数有什么区别? predict是只对训练数据的拟合吗？ 还有做多步预测为什么结果波动性不大，只是一条直线？ 显示全部 关注者 10
时间序列数据如何插补缺失值？ - 知乎
比如，我曾经使用过ARIMA模型来预测缺失值，通过历史数据的趋势和周期性来进行预测。 这种方法对于长期缺失值的插补效果比较好。 总的来说，选择插补方法需要根据数据的特点和问题 …
arima模型与神经网络如何结合？ - 知乎
单一 ARIMA模型 具有较强的预测性能，但在长期非线性变化预测中表现较差； BP神经网络 根据误差反向更新模型权重，可以深度挖掘序列的长期非线性变化趋势。故可以采用一种ARIMA …