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ARIMA模型用于预测COVID-19全球疫情中的确诊病例数据。

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简介：
时间序列预测分析领域中，ARIMA模型（英文：Autoregressive Integrated Moving Average model），也被称为整合移动平均自回归模型（移动平均也常被称为滑动均值），是一种重要的技术。具体而言，ARIMA(p, d, q)模型中，AR代表“自回归”，其参数p定义了自回归项的数量；MA则指“滑动平均”，q参数则代表滑动平均项的数量；而d参数则用于对时间序列数据进行差分处理，以使其达到平稳状态。尽管ARIMA的英文名称中未明确提及“差分”一词，但进行差分操作却是该模型构建过程中至关重要的一步。

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