ARIMA模型，即自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是一种广泛应用于时间序列预测的统计模型。它结合了自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）三个部分，能够处理非平稳时间序列数据，使其变得平稳，并进行预测。

1. **自回归（AR）**：指的是时间序列的当前值与其前几期值之间的关系。如果时间序列是自回归的，那么它可以通过自身的过去值来预测。

2. **差分（I）**：对于非平稳时间序列，差分可以消除趋势和季节性因素，使其变得平稳。差分的次数取决于数据的非平稳程度。

3. **滑动平均（MA）**：指的是时间序列的当前值与前几期的预测误差之间的关系。如果时间序列是移动平均的，那么它可以通过过去的预测误差来预测。

ARIMA模型通常表示为ARIMA(p, d, q)，其中：

- **p** 是自回归项的阶数。

- **d** 是进行差分的次数，以使时间序列平稳。

- **q** 是滑动平均项的阶数。

选择适当的p, d, q值是模型构建的关键，通常通过观察数据的自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来辅助决定。ARIMA模型在金融、经济、销售预测等领域有广泛的应用。

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