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文件名称：气象数据分析：气象时间序列分析_（10）.ARIMA模型及其应用.docx
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更新时间：2025-06-28
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文档摘要
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ARIMA模型及其应用
ARIMA模型的基本概念
ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型，AutoRegressiveIntegratedMovingAverage）是时间序列分析中常用的一种模型，特别适用于处理非平稳时间序列数据。ARIMA模型由三个部分组成：自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）。
自回归（AR）
自回归模型是指将当前值与过去的若干个值进行线性回归。AR(p)模型的形式如下：
y
其中，yt是当前值，yt?1,yt?2,?,yt?
差分（I）
差分是指通过减去上一个或若干个时间点的值，使时间序列变得平稳。差分的阶数d