時間序列模式——ARIMA模型
ARIMA模型全稱為自回歸積分滑動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,簡記ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)於70年代初提出一著名時間序列預測方法 ，所以又稱為box-jenkins模型、博克思-詹金斯法 ...
原文：時間序列模式（ARIMA）---Python實現
時間序列分析的主要目的是根據已有的歷史數據對未來進行預測。如餐飲銷售預測可以看做是基於時間序列的短期數據預測， 預測的對象時具體菜品的銷售量。 .時間序列算法： 常見的時間序列模型 .時序模型的預處理 . 對於純隨機序列，也稱為白噪聲序列，序列的各項之間沒有任何的關系， 序列在進行完全無序的隨機波動， 可以終止對該序列的分析。 . 對於平穩非白噪聲序列， 它的均值和方差是常數。ARMA 模型是最 ...
2018-07-19 12:06 1 36201 推薦指數：
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python時間序列分析（ARIMA模型）
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