ARIMA 模型：时间序列预测的统计模型

ARIMA 模型是一种用于时间序列预测的统计模型。ARIMA 是'自回归' (AR)、'移动平均' (MA) 和'差分' (I) 的缩写。ARIMA 模型中，AR 部分描述了当前观察值与过去一定时间内的观察值的依赖关系，MA 部分描述了当前观察值与过去一定时间内的误差的依赖关系，I 部分描述了序列的差分，以消除序列的非平稳性。

ARIMA 模型的基本思想是利用历史数据的模式来预测未来的数据。该模型通常包括三个参数：p、d 和 q。其中，p 表示自回归项的阶数，d 表示差分次数，q 表示移动平均项的阶数。这些参数可以根据历史数据进行估计，并用于生成未来的预测。

ARIMA 模型在许多领域都有广泛的应用，如金融、经济、气象、交通等。它可以用于预测股票价格、经济指标、天气、交通流量等。