arima模型的定义

ARIMA模型，全称自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是一种时间序列预测模型。简单来说，它通过分析过去的数据来预测未来的趋势。
时间序列分析，地点：全球，具体数字：无数案例。
ARIMA模型包含三个主要部分：
1. 自回归（AR）：基于过去值预测当前值。 2. 积分（I）：对时间序列数据进行差分，消除非平稳性。 3. 滑动平均（MA）：基于过去误差预测当前值。
举个例子，2023年1月，某城市历史气温数据，通过ARIMA模型预测2月的气温。

这就是坑，ARIMA模型不是定义，它是自回归积分滑动平均模型，用于时间序列预测。别信把ARIMA当作一个简单的时间序列模型定义。