ARIMA预测用新的python统计模型给出了不同的结果

ARIMA（自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列分析方法，用于预测未来的数据趋势。它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，可以对时间序列数据进行建模和预测。

ARIMA模型的主要参数包括p、d和q，分别代表自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数。通过对历史数据进行分析和拟合，ARIMA模型可以捕捉到数据的趋势、季节性和随机性，从而进行未来的预测。

ARIMA模型在许多领域都有广泛的应用，例如经济学、金融学、气象学等。它可以用于预测股票价格、销售量、气温等时间序列数据。

在腾讯云上，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来进行ARIMA预测。TMLP提供了丰富的机器学习算法和模型，包括ARIMA模型，可以帮助用户进行时间序列数据的建模和预测。您可以通过TMLP的官方文档了解更多关于ARIMA模型的详细信息和使用方法。

官方文档链接：腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）

请注意，以上答案仅供参考，具体的实现和使用方法可能需要根据实际情况进行调整和优化。