# 差分整合移動平均（ARIMA）

ARIMA是一種廣泛使用的時間序列預測模型，結合了自迴歸、差分和移動平均三個部分，用於分析和預測時間序列資料。

## 完整說明

ARIMA（差分整合移動平均模型）是一種統計分析模型，用於預測時間序列資料。它結合了自迴歸（AR）、整合（I，差分）和移動平均（MA）三個部分。ARIMA模型通過分析過去的資料點之間的相關性，來預測未來的數值。其核心思想是將時間序列資料視為隨機過程，並利用其自相關性進行建模和預測。

## 常見問題

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