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ARIMA模型中的p,q,d怎么确定根据ACFPACF

你这自相关图ACF从k=4之后突然趋近于0，所以是截尾。PACF从k=3之后突然趋近于0，也是截尾。自相关图截尾，偏自相关图截尾。所以不符合RIMA模型，不知道你这个带不带季节性。

AR是自回归，p为自回归项，MA为移动平均，q为移动平均项数，d为差分次数；yt是时间序列，B是后移算子，φ1，…，φp为自回归系数，θ1，…，θq为移动回归系数，｛εt｝ 是白噪声序列。

ARIMA(p，d，q)中，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)。 ARIMA(p，d，q)模型是ARMA(p，q)模型的扩展。

相关问答

Q1: Arima实战:利用Python中pyramid-arima库进行时间序列预测

ARIMA（p，d，q）中，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）。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中，却是关键步骤。

输入代码自动判断：View\Residual Test\Correlogram-Q-statistics 输出et与et-1，et-2…et-p（p是事先指定的滞后期长度）的相关系数和偏相关系数。异方差的检验：最简单的检验方法是White检验。

（移动也可称作滑动），时间序列预测分析方法之一。ARIMA（p，d，q）中，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）。

Q2: Python的sarimax会自动对数据差分吗?

Pandas库里提供了一个函数可以自动计算数据的差分，这个函数是diff()，输入的数据是“series或”DataFrame类型的，像前面自定义函数那样，我们也可以指定差分的时间间隔，不过在这里这个参数叫做周期。

答案是差分 还是上面那个序列，两种方法都证明他是不靠谱的，不平稳的。确定不平稳后，依次进行1阶、2阶、3阶...差分，直到平稳位置。先来个一阶差分，上图。从图上看，一阶差分的效果不错，看着是平稳的。

这就是对数组进行滚动。这个的作用主要在于做差分计算。虽然前边讲过Xarray提供了中央差计算函数，但是仍需要更灵活的操作，滚动函数就实现了这个目的。

Q3: 如何利用python实现多元ARIMAX建模?

1、可以在Python中将其实现为一个新的独立函数，名为evaluate_arima_model（），它将时间序列数据集作为输入，以及具有p，d和q参数的元组作为输入。数据集分为两部分：初始训练数据集为66％，测试数据集为剩余的34％。

2、覆盖面广的第三方库：Python有很多第三方库对数学建模常用的模型都有实现，你只需要安装这些第三方库，然后调用这些库，基本上几行代码就能实现一个复杂的模型。

3、Nilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn 工具箱和一些进行预测建模，分类，解码，连通性分析的应用程序来进行多元的统计。

4、其次我认为，大家最好是专业互补的，比如你是数院我是学计算机的，这样你可以负责建模，我可以负责算法的实现，这样可以大大提高效率，而不用花大时间去学习新的知识。

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