时间序列算法（平稳时间序列模型，AR(p),MA(q),ARMA(p,q)模型和非平稳时间序列模型，ARIMA(p,d,q)模型）的模型以及需要的概念基础学习笔记梳理
的预处理 在拿到基于时间的观测值序列后，需要首先进行两步预处理，一个是纯随机性检验，另一个是平稳性检验，然 ...
原文：ARIMA模型——本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型！！！如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理!ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，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为时间序列成为平稳时所做的差分次数
https: www.cnblogs.com bradleon p .html 文章里写得非常好，需详细看。尤其是arima的举例 可以看到：ARIMA本质上是error和t 时刻数据差分的线性模型 ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型 Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA ，是由博克思 Box 和詹金斯 Jenkins ...
2018-08-23 14:14 0 1687 推荐指数：
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第二章平稳时间序列模型——AR(p),MA(q),ARMA(p,q)模型及其平稳性
。 2各种和模型 p阶移动平均过程： q阶自回归过程： 自回归 ...
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时间序列预测——深度好文，ARIMA是最难用的（数据预处理过程不适合工业应用），线性回归模型简单适用，预测趋势很不错，xgboost的话，不太适合趋势预测，如果数据平稳也可以使用。
补充：https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-15-276 如果用arima的话，还不如使用随机森林。。。 原文地址：https://medium.com ...
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R语言 平稳性检验 差分
data = read.csv("/Users/Mac/Desktop/xu.csv")library(tseries)x=diff(data$lnx1)setwd("/Users/Mac/Deskt ...