SARIMA (季节性自回归集成移动平均) 扩展了ARIMA以处理时间序列数据中的季节性模式。虽然ARIMA专注于对总体趋势和短期关系进行建模,但SARIMA明确地考虑了定期发生的重复模式,例如每天,每月或每年的周期。关键的区别是在模型中增加了季节性参数。SARIMA包括P,D,Q和m,以表示ARIMA的p,d和q参数的季节性对应物以及季节性 (m) 的周期性。例如,每月销售数据的SARIMA模型可能会考虑每12个月重复的模式。通过直接解决季节性问题,SARIMA避免了对ARIMA中通常需要的季节性差异等预处理步骤的需求。这使得SARIMA更适合具有明确季节性成分的数据集,例如零售销售或能源消耗。但是,与ARIMA一样,SARIMA仅限于线性关系,并且在较高的季节性订单下可能会变得计算密集。
什么是偏自相关,它与自相关有什么不同?

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