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arima加法模型公式
1、MA表示移动*均模型（Moving Average）ARIMA模型记作ARIMA(p，d，q)，p为自回归项数；q为滑动*均项数，d为使之成为*稳序列所做的差分次数（阶数）。
2、ARIMA的预测模型可以表示为：Y的预测值 = 常量c and/or 一个或多个最近时间的Y的加权和 and/or 一个或多个最近时间的预测误差。
3、ARIMA模型(autoregressiveintegratedmovingaverage)定义：如果非平稳时间序列yt经过k次差分后的平稳序列zt＝△kyt服从ARMA(p，q)模型。
4、Arima模型的方程式为ARIMA(p，d，q)，其中p为自回归项数，d为差分项数，q为移动平均项数。
时间序列分析模型——ARIMA模型
ARMA模型拟分为（一）（二）两部分发布，第一部分主要包括ARMA模型简介，模拟ARMA数据、拟合ARMA模型，单纯的AR模型或MA模型的定阶。第二部分主要包括ARMA模型的定阶策略、模型选择、残差分析。模型预测部分见ARIMA模型的笔记。
季节性ARMA模型拟分为（一）（二）两部分发布，第一部分主要包括纯季节性模型简单介绍，季节性ARIMA模型简介，季节性ARIMA模型的定阶策略。第二部分主要以实例讲解季节性ARIMA模型的拟合和预测。
AR是自回归，p为自回归项，MA为移动平均，q为移动平均项数，d为差分次数；yt是时间序列，B是后移算子，φ1，…，φp为自回归系数，θ1，…，θq为移动回归系数，｛εt｝ 是白噪声序列。
输入代码自动判断：View\Residual Test\Correlogram-Q-statistics 输出et与et-1，et-2…et-p（p是事先指定的滞后期长度）的相关系数和偏相关系数。异方差的检验：最简单的检验方法是White检验。
如何用spss做最优arma预测模型的具体过程
一般用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。④决策和控制。根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。
ARMA（pq）模型中模型参数的设定主要依靠自相关函数AC和偏自相关函数pac。
可以发现，AR模型利用前期数值与后期数值的相关关系（自相关），建立包含前期数值和后期数值的回归方程，达到预测的目的，因此成为自回归过程。
平稳.要用ARIMA模型进行拟合的时间序列所必须满足的条件。纯的MA序列是平稳 的，但AR和ARMA序列可能不是。平稳序列的均值和方差不随时间改变。
在SPSS里面导入Excel里面的一组测试数据做时间序列分析，在显示的对话框中“打开现有数据源”下面选择excel文件。在弹出的“打开Excel数据源”框内，“工作表”下面选择输入数据的Excel sheet表格，单击“确定”。
时间序列-ARIMA
在ARMA模型的基础上加上差分就是ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average model）了，如果某时间序列的d阶差分符合ARMA（p，q），那么原时间序列符合ARIMA(p，d，q)。
在spss软件中，有时输出的ARIMA模型包括6个参数：ARIMA(p，d，q)(P，D，Q)，这是因为如果时间序列中包含季节变动成分的话，需要首先将季节变动分解出来，然后再分别分析移除季节变动后的时间序列和季节变动本身。
因为传统时间序列分析技术（时间序列分解法）的缺陷，所以统计学家开发出更为通用的时间序列分析方法，其中AR/MA/ARMA/ARIMA在这个发展过程中扮演了非常重要的角色，直到现在，它们都在实际工作生活中发挥重要作用。
季节性ARMA模型拟分为（一）（二）两部分发布，第一部分主要包括纯季节性模型简单介绍，季节性ARIMA模型简介，季节性ARIMA模型的定阶策略。第二部分主要以实例讲解季节性ARIMA模型的拟合和预测。
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