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ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 模型是一種用于時間序列分析模型剿另。它實際上是自回歸（Autoregressive）砂客、積分（Integrated）和滑動平均（Moving Average）三個模型的組合讯泣。
1.自回歸模型 - 描述觀測數(shù)據(jù)與幾個滯后觀測數(shù)據(jù)（lagged observation）之間的關(guān)系趣兄。
2.積分 - 使用數(shù)據(jù)差分使時間序列變?yōu)榉€(wěn)態(tài)木羹。
3.滑動平均 - 這里與滑動平均的平滑方法不同致开。是指描述觀測數(shù)據(jù)與滯后觀測數(shù)據(jù)滑動平均剩余誤差的關(guān)系峰锁。
AR(p), p階的AR模型可以表示為：
其中為當(dāng)前數(shù)值誤差，
表示觀測數(shù)據(jù)双戳。
MA(q), q階的MA模型可以表示為：
AR 使用前序觀測數(shù)祖今，而MA使用前序誤差。
作為AR和MA的結(jié)合，ARMA模型可以表示為：
如果使用d階差分數(shù)據(jù)代替觀測數(shù)據(jù)千诬，則模型可表示為
