差分是一种通过消除趋势或季节性来使时间序列平稳的技术。它涉及从前一个观察值中减去一个观察值。例如,如果原始级数为 [100,120,130,150],则第一差分级数变为 [20,10,20]。这个过程是应用像ARIMA这样需要平稳性的模型的关键。平稳性意味着时间序列在时间上具有恒定的均值,方差和自相关性。许多真实世界的数据集,如销售或温度数据,都有需要差异来稳定它们的趋势。没有平稳性,模型预测可能不准确。差分可以应用多次,但应避免过度差分,因为它会将噪声引入数据。检查绘图或执行诸如Augmented dickey-fuller (ADF) 测试之类的统计测试可以帮助确认差异是否足够。例如,显示下降趋势的时间序列可能需要一阶差分,而季节性模式可能需要季节性差分。
加法和乘法时间序列模型之间有什么区别?

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群体智能中有哪些伦理考虑?
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