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| - In statistica per modello ARIMA (acronimo di AutoRegressive Integrated Moving Average) si intende una particolare tipologia di modelli atti ad indagare serie storiche che presentano caratteristiche particolari. Fa parte della famiglia dei . Un modello ARIMA(p,d,q) deriva da un modello ARMA(p,q) a cui sono state applicate le differenze di ordine d per renderlo stazionario. In caso di stagionalità nei dati si parla di modelli SARIMA o ARIMA(p,d,q)(P,D,Q). (it)
- ARIMA (англ. autoregressive integrated moving average, иногда модель Бокса — Дженкинса, методология Бокса — Дженкинса) — интегрированная модель авторегрессии — скользящего среднего — модель и методология анализа временных рядов. Является расширением моделей ARMA для нестационарных временных рядов, которые можно сделать стационарными взятием разностей некоторого порядка от исходного временного ряда (так называемые интегрированные или разностно-стационарные временные ряды). Модель означает, что разности временного ряда порядка подчиняются модели . (ru)
- ARIMA模型（英語：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移動平均自我迴歸模型，又稱整合移动平均自我迴歸模型（移動也可稱作滑動），為时间序列预测分析方法之一。ARIMA（p，d，q）中，AR為自我迴歸，p为自回归项数；MA为移动平均，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。「差分」一詞雖未出現在ARIMA的英文名稱中，卻是使時間序列得以平穩關鍵的步驟。 ARIMA（p，d，q）模型是ARMA（p，q）模型的扩展。ARIMA（p，d，q）模型可以表示为： 其中L 是滞后算子（Lag operator）， (zh)
- ARIMA (zkratka anglického AutoRegressive Integrated Moving Average, „autoregresní integrovaný klouzavý průměr“) je třída modelů časových řad, sloužících k pochopení vlastností časových řad a k předpovědi jejich chování do budoucnosti. Model ARIMA má tři části: Modely ARIMA se odhadují takzvanou Boxovou–Jenkinsovou metodou, kterou navrhli a . Ta má tři kroky: (cs)
- In statistics and econometrics, and in particular in time series analysis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is a generalization of an autoregressive moving average (ARMA) model. Both of these models are fitted to time series data either to better understand the data or to predict future points in the series (forecasting). ARIMA models are applied in some cases where data show evidence of non-stationarity in the sense of mean (but not variance/autocovariance), where an initial differencing step (corresponding to the "integrated" part of the model) can be applied one or more times to eliminate the non-stationarity of the mean function (i.e., the trend). When the seasonality shows in a time series, the seasonal-differencing could be applied to eliminate the seasonal c (en)
- En estadística y econometría, en particular en series temporales, un modelo autorregresivo integrado de promedio móvil o ARIMA (acrónimo del inglés autoregressive integrated moving average) es un modelo estadístico que utiliza variaciones y regresiones de datos estadísticos con el fin de encontrar patrones para una predicción hacia el futuro. Se trata de un modelo dinámico de series temporales, es decir, las estimaciones futuras vienen explicadas por los datos del pasado y no por variables independientes. (es)
- 統計学や計量経済学、特に時系列分析において、自己回帰和分移動平均（じこかいきわぶんいどうへいきん、英: Autoregressive integrated moving average、略称: ARIMA）モデルは、自己回帰移動平均（ARMA）モデルの一般化である。これらのモデルは、データの理解を深めるため、または将来のポイントを予測するために、時系列データに適用される。 ARIMAモデルは、データが（分散/自己共分散ではなく）平均に関して非定常性を示す場合に適用され、初期の差分ステップ（モデルの「Integrated 和分」部分に対応）を 1回以上適用して平均関数（すなわち、トレンド）の非定常性を排除することができる。時系列に季節性が見られる場合は、季節成分を除去するために季節的差分を適用することができる。ウォルドの分解定理によれば、ARMAモデルは規則的な（つまり純粋に非決定論的な）広義の定常時系列を記述するのに理論的には十分であるので、ARMAモデルを使用する前に、例えば差分を使用して非定常時系列を定常化することが主な動機となる。時系列に予測可能なサブプロセス（純粋な正弦波や複素数指数プロセス）が含まれている場合、予測可能な成分はARIMAのフレームワークでは平均非ゼロで周期的な（つまり季節的な）成分として扱われるので、季節的な差分処理によって除去されることに注意が必要である。 (ja)
- 통계 및 계량경제학, 특히 시계열분석에서 자동회귀누적이동평균(ARIMA : Autoregressive integrated moving average) 모델은 자동회귀이동평균(ARMA : Autoregressive moving average) 모델의 일반화이다. 이 두 모델은 시계열 데이터를 더 잘 이해하거나 미래 지점을 예상(예측)하기에 적합하다. 자기 회귀 누적 이동 평균 모델은 데이터가 비정상성이 아닌 증거를 나타내는 경우에 적용되며, 초기 차분 단계(모델의 "통합된" 부분에 해당)를 한 번 이상 적용하여 비정상성을 제거할 수 있다. ARIMA의 AR 부분은 진화하는 관심 변수가 시차(즉, 이전) 값으로 회귀됨을 나타낸다. MA 부분은 회귀 오류가 실제로 과거 여러 시간에 동시에 발생한 오류 항의 선형 조합임을 나타낸다. "I"( "누적"의 경우)는 데이터 값이 해당 값과 이전 값의 차이로 바뀌 었음을 나타낸다. (이 차분 프로세스는 두 번 이상 수행되었을 수 있음.) 이러한 각 기능의 목적은 모델이 가능한 한 데이터에 적합하도록 만드는 것이다. ARIMA 모델은 박스-젠킨스 접근 방식에 따라 추정할 수 있다. (ko)
- Em estatística e econometria, particularmente em análise de séries temporais, um modelo auto-regressivo integrado de médias móveis (autoregressive integrated moving average ou ARIMA, na sigla em inglês) é uma generalização de um modelo auto-regressivo de médias móveis (ARMA). Ambos os modelos são ajustados aos dados da série temporal para entender melhor os dados ou para prever pontos futuros na série. Modelos ARIMA são aplicados em alguns casos em que os dados mostram evidências de não estacionariedade, em que um passo inicial de diferenciação (correspondente à parte "integrada" do modelo) pode ser aplicado uma ou mais vezes para eliminar a não estacionariedade. (pt)
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