數理統計之數據預測：淺談ARIMA模型

ARIMA模型ci ARIMA模型最重要的地方在於時序數據的平穩性。平穩性是要求經由樣本時間序列獲得的擬合曲線在將來的短期內可以順着現有的形態慣性地延續下去，即數據的均值、方差理論上不該有過大的變化。平穩性能夠分爲嚴平穩與弱平穩兩類。嚴平穩指的是數據的分佈不隨着時間的改變而改變；而弱平穩指的是數據的指望與向關係數（即依賴性）不發生改變。在實際應用的過程當中，嚴平穩過於理想化與理論化，絕大多數的狀況

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