Чем SARIMA отличается от ARIMA?

SARIMA (Seasonal ARIMA) расширяет модель ARIMA, добавляя компоненты для учета сезонности во временных рядах.

Основные отличия:

• ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) моделирует нестационарные временные ряды с помощью трех параметров (p, d, q):

  • p — порядок авторегрессии,
  • d — порядок интегрирования (разностей),
  • q — порядок скользящего среднего.

• SARIMA добавляет к этим параметрам сезонные компоненты (P, D, Q) и сезонный период m, чтобы учитывать повторяющиеся сезонные паттерны:

  • P — сезонный порядок авторегрессии,
  • D — сезонный порядок интегрирования,
  • Q — сезонный порядок скользящего среднего,
  • m — длина сезонного периода (например, 12 для месячных данных с годовой сезонностью).

Пример: если у вас есть ежемесячные данные с годовой сезонностью, SARIMA позволит моделировать как тренд, так и сезонные колебания, чего ARIMA без сезонных параметров сделать не сможет.