第四章：ARIMA模型构建流程

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第四章：ARIMA模型构建流程第四章：ARIMA模型构建流程构建一个有效的时间序列ARIMA模型是一个系统性的、迭代的过程，旨在找到能够最好地描述时间序列数据背后生成机制的模型参数 (p, d, q)。本章将详细介绍从数据准备到模型验证的各个关键步骤。图4.0 ARIMA模型构建流程概述 4.1 数据预处理：缺失值、异常值处理与数据转换在应用ARIMA模型之前，原始时间序列数据通常需要进行预处理，以确保数据的质量和满足模型的基本假设。缺失值处理：问题：时间序列数据中可能存在中断或缺失点，这会破坏序列的连续性，导致模型无法训练或预测。方法：删除：如果缺失值占比较小且分布随机，可以考虑删除包含缺失值的观测。但在时间序列中，删除会导致时间点不连续，通常不推荐。