ARIMA modeli nima va uning parametrlar (p, d, q) nima anglatadi?

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) — bu vaqtlar ketma-ketligini tahlil qilish va prognoz qilish uchun mo'ljallangan model bo'lib, u uchta komponentni birlashtiradi:

• AR (p) — avtorregressiya: model hozirgi qiymat oldingi p qiymatlarga bog'liqligidan foydalanadi.
• I (d) — integratsiya: seriya stasionarlikka erishish uchun qanchalik ko'p farqlashlar qilinishi (trendni olib tashlash).
• MA (q) — harakatli o'rtacha: model oldingi q taqdirdagi xatoliklarning ta'sirini hisobga oladi.

Parametrlar:

• p — avtorregressiya tartibi (AR modelidagi kechikishlar soni).
• d — farqlash tartibi (seriyani barqarorlashtirish uchun qanchalik ko'p farqlashlar qo'llanilgan).
• q — harakatli o'rtacha tartibi (MA modelidagi xatoliklarning kechikishlar soni).

Misol: ARIMA(2,1,1) seriya bir marta farqlanganligini va model 2 oldingi qiymat va 1 oldingi xato hisobga olinishini anglatadi.

ARIMA keng qo'llaniladi trendlar va mavsumiylik bilan vaqt ketma-ketliklarini prognoz qilish uchun, mos keladigan oldindan ishlov berishdan so'ng.