Ի՞նչ է ARIMA մոդելը և ինչ է նշանակում նրա պարամետրերը (p, d, q):

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) մոդել է ժամանակային շարքերի վերլուծության և կանխատեսման համար, որը միավորում է երեք բաղադրիչներ՝

• AR (p) — ինքնահետադարձություն: մոդելը օգտագործում է ընթացիկ արժեքի կախվածությունը նախորդ p արժեքներից:
• I (d) — ինտեգրացիա: սկզբնական շարքից տարբերակների քանակը՝ հասնելու կայունության (տենդենցի վերացում):
• MA (q) — շարժվող միջին: մոդելը հաշվի է առնում նախորդ q կանխատեսման սխալների ազդեցությունը:

Պարամետրեր:

• p — ինքնահետադարձության կարգը (AR մոդելում ուշացումների թիվը):
• d — տարբերակման կարգը (քանի անգամ է կիրառվում տարբերակման գործողությունը շարքին կայունություն ապահովելու համար):
• q — շարժվող միջինի կարգը (MA մոդելում սխալների ուշացումների թիվը):

Օրինակ՝ ARIMA(2,1,1) նշանակում է, որ շարքից մեկ անգամ տարբերակվել է, և մոդելը հաշվի է առնում 2 նախորդ արժեքները և 1 նախորդ սխալը:

ARIMA-ը լայնորեն կիրառվում է տենդենցներով և սեզոնայնությամբ ժամանակային շարքերի կանխատեսման համար համապատասխան նախապատրաստումից հետո։