时间序列算法（Time Series Algorithm）只是一组与时间相关的有序数据点。分析由不同的算法或方法组成，用于提取数据的某些统计信息和特征，以便根据存储的过去时间序列数据预测未来的值。ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），时间序列预测分析方法之一。ARIMA（p，d，q）中，AR是”自回归”，p为自回归项数；MA为”滑动平均”，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中，却是关键步骤。
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时间序列算法Time Series Algorithm和Arima模型代写
时间序列算法特点
时间序列算法仍然是决定未来市场表现的重要因素之一。时间序列算法关于确定股票的价格趋势，预测，还是销售，理解模式和统计涉及时间对任何组织都是至关重要的。此外，时间序列数据通常绘制在折线图上。这是因为单个数据点与时间的间隔是相等的，因此时间就成为被调查数据的自变量。它以这种方式呈现，这样相关性 (如果存在的话)就可以很容易地显示出来。
Arima模型特点
- 不直接考虑其他相关随机变量的变化。
- 根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图识别其平稳性。
- 对非平稳的时间序列数据进行平稳化处理。直到处理后的自相关函数和偏自相关函数的数值非显著非零。
- 参数估计，检验是否具有统计意义。
- 假设检验，判断（诊断）残差序列是否为白噪声序列。
- 利用已通过检验的模型进行预测。
时间序列算法Time Series Algorithm和Arima模型还可以用于其他特殊领域：预算报告与分析（Budgetary analysis）, 股票市场分析（ Stock Market Analysis）等都需要这部分专业知识。如有代写需求，欢迎咨询AcademicPhD！
