时间序列-预测-经典算法Arimax带额外输入的自回归综合移动平均多元变量预测ARIMA模型的扩展版本
标准的ARIMA(移动平均自回归模型)模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值,以及过去(随机)影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立(预测)变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
ARIMAX模型类似于多变量回归模型,但允许利用回归残差中可能存在的自相关来提高预测的准确性。 本文提供了一个进行ARIMAX模型预测的练习。还检查了回归系数的统计学意义。
这些练习使用了冰淇淋消费数据。该数据集包含以下变量。
- 冰淇淋消费(人均)
- 每周的平均家庭收入
- 冰淇淋的价格
- 平均温度。
观测数据的数量为30个。它们对应的是1951年3月18日至1953年7月11日这一时间段内的四周时间。
ARIMA模型,ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据 - 腾讯云开发者社区-腾讯云
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