时间序列-ARIMA

1. 时间序列-ARIMA

 1、自回归模型（AR）   描述当前值与历史值之间的关系，用变量自身的历史时间数据对自身进行预测   自回归模型必须满足 平稳性 的要求   
                                                                                                                                                                                                           
   8、如何确定模型和p,d,q
                                           注：可能不止一组p,q   9、ARIMA建模流程   1)将序列平稳（差分法确定d）   2）p和q阶数确定（ACF与PACF）   3）ARIMA（p,d,q）   10、模型选择AIC与BIC：选择更简单的模型
                                           1）ARIMA模型的残差是否是平均值为0且方差为常数的正态分布   2）QQ图：线性即正态分布