数学建模中的ARMA模型和ARIMA模型的使用实例(含代码) 📊💻

🚀 引言：

在现代数据分析领域，时间序列分析扮演着至关重要的角色。其中，ARMA（自回归移动平均模型）和ARIMA（差分整合移动平均自回归模型）是两种非常强大的工具，能够帮助我们理解和预测数据中的模式。这篇文章将通过具体的例子和Python代码，带你深入了解这两种模型的使用方法。

📚 ARMA模型：

ARMA模型结合了自回归（AR）和移动平均（MA）两部分，用于对平稳时间序列进行建模。通过分析一个示例数据集，我们将展示如何使用Python的`statsmodels`库来拟合ARMA模型，并解读其参数。

🔍 ARIMA模型：

对于非平稳时间序列，ARIMA模型则更为适用。它通过引入差分操作，将非平稳序列转换为平稳序列后再应用ARMA模型。同样的，我们会用一个实际案例演示如何在Python中实现这一过程。

🔧 实践操作：

为了让你更好地理解这些概念，本文提供了详细的代码示例。你可以在Jupyter Notebook中运行这些代码，亲身体验从数据准备到模型训练的全过程。

🎉 结语：

通过本文的学习，希望你能掌握ARMA和ARIMA模型的基本原理及其在Python中的应用。这些技能不仅在学术研究中有广泛应用，在商业预测和金融分析等领域同样不可或缺。让我们一起开启时间序列分析的新篇章吧！

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