3.3 差分（I）操作：Integrated (d)

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3.3 差分（I）操作：Integrated (d) 3.3 差分（I）操作：Integrated (d) 在时间序列分析和预测领域，ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average）是经典且强大的工具。ARIMA模型的全称揭示了其三个核心组成部分：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。本章（3.3）将聚焦于中间的“I”部分，即差分操作（Integrated），以及与之相关的参数。 3.3.1 差分操作的背景：平稳性理解差分操作之前，必须先理解“平稳性”（Stationarity）的概念。一个严格平稳的时间序列是指其统计性质（如均值、方差以及任意两个时刻上的协方差）不随时间的推移而变化。