ARMA и ARIMA для временных рядов
AR (авторегрессивная модель) порядок P:
Выходная переменная линейно зависит от своих предыдущих значений.
p - порядок, c - константа, эпсилон: шум
MA (скользящее среднее) q порядка:
Выходная переменная зависит от ошибок предыдущих терминов.
e(t-1),e(t-2) …являются скользящими средними в рекурсивной форме (где новый член добавляется каждый раз, а затем берется их среднее значение)
ARMA (P,q):
Это объясняет связь временного ряда как со случайным шумом (часть скользящего среднего), так и с самим собой на предыдущем шаге (часть авторегрессии).
Модель ARIMA(p, d, q)
ARIMA означает Авторегрессионный Iинтегрированный Mпереход Aсредний. Эта модель представляет собой комбинацию авторегрессии, модели скользящего среднего и дифференциации. Дифференциация полезна для удаления тренда во временном ряду и придания ему стационарности.
d: степень различия (количество раз, когда оно различалось)
