1. 简介
季节差分、乘性季节模型（SARIMA）
增加了三个新的超参数来指定系列季节性成分的自回归（AR），差分（I）和移动平均（MA），以及季节性周期的附加参数
趋势元素
有三个趋势元素需要配置。
它们与 ARIMA 模型相同;特别：
p ：趋势自动回归顺序。
d ：趋势差异顺序。
q ：趋势均线。
季节性元素
有四个不属于 ARIMA 的季节性元素必须配置;他们是：
P ：季节性自回归顺序。
D ：季节性差异顺序。
Q ：季节性移动平均线。
m ：单个季节性时段的时间步数。
同时，SARIMA 模型的表示法指定为：
SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m
模型
| 模型 | ACF | PACF |
|---|---|---|
| AR(p) | 衰减趋于0 (几何型或震荡性) | p阶后截尾 |
| MA(q) | q阶后截尾 | 衰减趋于0 (几何型或震荡型) |
| ARMA(p,q) | q阶后衰减趋于0(几何型或震荡型) | p阶后衰减趋于0 (几何型或震荡型) |
截尾: 落后置信区间内(95%的点都符合该规则)
AR模型的统计性质:
自相关系数拖尾
偏自相关系数截尾