ARIMA模型 Autoregressive integrated moving average
ARIMA模型(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分集成移动平均自回归模型,又称集成移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间串行预测分析方法之一。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为使之成为平稳串行所做的差分次数(阶数)。「差分」一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。
ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模型的扩展。ARIMA(p,d,q)模型可以表示为: