dsc-sarima模型实验室在线-DSP-000

简介：
DSC-SARIMA模型实验室提供了一个交互式的在线平台，专注于差分季节性平稳自回归移动平均模型的研究与应用。用户可以在此平台上进行数据分析、模型训练和预测实验，以解决时间序列问题。 在本课程中，我们将回顾您之前学习的内容，并讨论集成模型（即ARIMA），并进一步探讨可以应对时间序列季节性的SARIMA模型。在这次实验里，您的任务包括： - 预处理数据以满足基于ARIMA预测的假设条件； - 使用网格搜索确定最佳p、d、q及季节性p、d、q参数； - 描述ARIMA和SARIMA模型的主要组成部分； - 创建未来值及其置信区间的可视化图表； - 通过验证测试评估ARIMA/SARIMA模型性能。 时间序列数据提供了基于过去观测值预测未来的可能性，这种分析在经济趋势预测、天气预报及容量规划等领域有广泛应用。由于时间序列的特殊属性，通常需要使用专门统计方法进行处理。到目前为止，我们已经探讨了使时间序列平稳的各种技术以及白噪声、移动平均（MA）、自回归（AR）和自回归移动平均模型（ARMA）。在继续深入学习之前，请确保数据经过去趋势化或定距处理以符合后续分析的要求。