4.4 参数估计：最大似然估计等方法

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4.4 参数估计：最大似然估计等方法 4.4 参数估计：最大似然估计等方法在ARIMA模型的构建流程中，第四步是参数估计。前一步（4.3，模型识别）已经帮助我们确定了模型的阶数 (p, d, q)。现在，我们需要找到这些阶数对应的具体参数值： AR(p) 部分的系数：φ₁, φ₂, ..., φₚ MA(q) 部分的系数：θ₁, θ₂, ..., θ 残差（或白噪声）的方差：σ² 这些参数的准确估计直接影响模型的拟合优度以及后续的预测精度。本节将重点介绍最常用的参数估计方法——最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE），并简要提及其他方法。 4.4.1 最大似然估计（MLE）最大似然估计是一种在统计学中广泛应用的参数估计方法。