arima时间序列分析可以分析gdp，人流量的时间波动，进行预测统计专业，一直做数据分析的
急问， 谢谢大家啊~~~
ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归，p为自回归项，可以看自相关图来估计；MA为移动平均，q为移动平均项数，可以看偏相关图来估计，d为时间.
ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model，简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出.
这两个模型有什么区别阿？
唯一的区别就是中间的I integration， 差分(difference)次数原来ARMA(p,q);ARIMA(p,d,q) 所白了就是建模的时候问你差分的次数d比如你做了一次差分就建模，那d=1.
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ARIMA(p,d,q)中，AR是＂自回归＂，p为自回归项数；MA为＂滑动平均＂，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一词虽未出现在.
举一个例子吧，比如月度的数据，就是周期为12，它有季节影响。先对其1阶12步差. 还是乘法季节模型如果是乘法模型那就要对季节部分模拟arima模型 季节部分的arima.
利用ARIMA模型进行卷烟销售预测 时值年末，各卷烟企业在布置来年卷烟销售任务时，对卷烟销售进行预测是十分有必要的。利用ARIMA模型进行卷烟销售预测是一个十.
在时间序列里季节性的时间序列在用r中