ARIMA算法是一種廣泛套用於時間序列預測的統計模型，它的全稱是「自回歸積分滑動平均模型」。ARIMA模型通過結合自回歸（AR）、差分（I）和移動平均（MA）三個部分來對時間序列數據進行建模。
自回歸（AR）：描述當前值與歷史值之間的關係，使用歷史數據對當前值進行預測。
差分（I）：用於將非平穩時間序列轉化為平穩時間序列，確保序列的均值和方差不隨時間發生改變。
移動平均（MA）：基於當前和過去的誤差值進行預測，用於消除預測中的隨機波動。
ARIMA模型的參數包括p、d、q，其中p是自回歸項的階數，d是差分的階數，q是移動平均項的階數。這些參數決定了模型的結構和複雜性。
原理：ARIMA算法首先將非平穩時間序列通過差分操作轉化為平穩時間序列，然後在平穩的時間序列上套用自回歸和移動平均模型進行預測。這種方法使得模型能夠捕捉和預測時間序列中的趨勢、季節性和周期性等特徵。
套用：ARIMA模型被廣泛套用於各種領域，如金融市場的股價預測、銷售數據的趨勢分析、氣象預測等。它提供了一種比傳統指數平滑模型更複雜的趨勢和季節性成分建模方法。
實現：在Python中，可以通過安裝相關的庫（如statsmodels或pandas）來實現ARIMA模型。這些庫提供了方便的接口來擬合ARIMA模型，並進行預測分析。
參考：