SARIMAX模型是一種強大的時間序列分析和預測模型，它是ARIMA模型的擴展，增加了對季節性成分和外部因素的考慮。SARIMAX代表季節性自回歸綜合移動平均外生回歸模型，具體包括以下幾個組成部分：
自回歸(AR)：表示當前觀測值與過去觀測值的線性關係，反映時間序列數據中的自相關性。
差分(I)：通過差分操作使時間序列平穩化，消除趨勢和季節性，便於模型捕捉數據本質規律。
移動平均(MA)：表示當前觀測值與過去白噪聲的線性關係，幫助模型捕捉數據中的非自相關性。
季節性成分：引入季節性成分，允許模型捕捉數據中的周期性季節性變化。
外部因素(eXogenous factors)：允許引入額外的外部變數，考慮除時間序列自身之外的其他影響因素。
SARIMAX模型廣泛套用於各種不同類型的時間序列數據預測，如股票價格、氣溫、銷售量等。在Python中，可以使用statsmodels庫中的sarimax函式來實現SARIMAX模型。例如，可以使用CO2數據集來創建一個SARIMAX模型，並通過fit()方法進行模型訓練，查看模型的擬合質量、係數估計以及其他統計信息。
SARIMAX模型的具體參數包括：
order參數定義了SARIMAX的p、d、q值。
seasonal_order參數定義了季節性SARIMA的P、D、Q和s值，其中s表示季節周期。
總之，SARIMAX模型是一個在時間序列分析中非常有用的工具，是每個數據科學家必須掌握的技能之一。