1.Question 时间序列的数据分析中,ARMA和ARIMA是常用的统计模型,主要用于描述和预测时间序列模型。当我们拿到一个时间序列数据,首先要观察时间序列数据是否平稳(均值和方差不随着时间变化),如果时间序列本身是平稳的,直接用ARMA模型;如果不平稳则需要平稳化处理,一般是使用差分处理(差分之后数据之间的时间自相关性会减少,消除趋势,让时间序列更接近平稳状态),如果时间序列有季节性,除了普通的差分之外,还要进行季节差分来消除季节性波动的影响,到此时我们就可以使用ARIMA模型。 但是无论使用ARM...【查看原文】