R中的递归ARIMA回归

是一种时间序列分析方法，用于预测未来的数据点。递归ARIMA回归结合了自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）模型，可以处理非平稳时间序列数据。

递归ARIMA回归的主要步骤包括模型识别、参数估计、模型检验和预测。在模型识别阶段，可以通过观察自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来确定AR和MA的阶数。参数估计阶段使用最大似然估计方法来估计模型的参数。模型检验阶段可以使用残差分析来检查模型的拟合程度。最后，在预测阶段，可以使用已建立的模型来预测未来的数据点。

递归ARIMA回归在许多领域都有广泛的应用，特别是在经济学、金融学、气象学和市场预测等领域。它可以用于预测股票价格、销售量、气温等时间序列数据。

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