時間序列算法（平穩時間序列模型，AR(p),MA(q),ARMA(p,q)模型和非平穩時間序列模型，ARIMA(p,d,q)模型）的模型以及需要的概念基礎學習筆記梳理
的預處理 在拿到基於時間的觀測值序列后，需要首先進行兩步預處理，一個是純隨機性檢驗，另一個是平穩性檢驗，然 ...
原文：ARIMA模型——本質上是error和t-?時刻數據差分的線性模型！！！如果數據序列是非平穩的，並存在一定的增長或下降趨勢，則需要對數據進行差分處理!ARIMA（p，d，q）稱為差分自回歸移動平均模型，AR是自回歸， p為自回歸項； MA為移動平均，q為移動平均項數，d為時間序列成為平穩時所做的差分次數
https: www.cnblogs.com bradleon p .html 文章里寫得非常好，需詳細看。尤其是arima的舉例 可以看到：ARIMA本質上是error和t 時刻數據差分的線性模型 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 ...
2018-08-23 14:14 0 1687 推薦指數：
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時間序列預測——深度好文，ARIMA是最難用的（數據預處理過程不適合工業應用），線性回歸模型簡單適用，預測趨勢很不錯，xgboost的話，不太適合趨勢預測，如果數據平穩也可以使用。
補充：https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-15-276 如果用arima的話，還不如使用隨機森林。。。 原文地址：https://medium.com ...
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data = read.csv("/Users/Mac/Desktop/xu.csv")library(tseries)x=diff(data$lnx1)setwd("/Users/Mac/Deskt ...