Co je to model ARIMA a co znamenají jeho parametry (p, d, q)?

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) je model pro analýzu a předpověď časových řad, který kombinuje tři složky:

• AR (p) — autoregrese: model využívá závislost aktuální hodnoty na předchozích p hodnotách.
• I (d) — integrace: počet diferenciací původní řady pro dosažení stacionarity (odstranění trendu).
• MA (q) — klouzavý průměr: model zohledňuje vliv předchozích q chyb předpovědi.

Parametry:

• p — řád autoregrese (počet zpoždění v modelu AR).
• d — řád diferenciace (kolikrát je operace diferenciace aplikována k stabilizaci řady).
• q — řád klouzavého průměru (počet zpoždění chyb v modelu MA).

Příklad: ARIMA(2,1,1) znamená, že řada byla jednou diferencována a model bere v úvahu 2 předchozí hodnoty a 1 předchozí chybu předpovědi.

ARIMA se široce používá k předpovědi časových řad s trendy a sezónností po odpovídajícím předzpracování.