1. ARIMA 模型介绍
ARIMA 模型是时间序列分析中的一种常用方法，主要用于理解和预测未来的时间序列数据。
ARIMA 是 Autoregressive Integrated Moving Average 的缩写，通常被翻译为自回归积分移动
平均模型。ARIMA 模型结合了以下三种主要部分：
AR（自回归）模型：在一个 AR 模型中，当前时间序列的值是前一期或多期值的函数。例如，
一个 AR(1)模型可以表示为：X(t) = c + φ*X(t-1) + e(t)，其中 X(t-1)是前一期的值，φ 是模型
参数，c 是常数项，e(t)是误差项。
I（积分）：这是 ARIMA 模型与 ARMA 模型的主要区别。积分部分涉及到对时间序列进行一
次或多次差分，以达到使时间序列平稳的目的。平稳性是 AR 和 MA 模型的一个重要假设。
MA（移动平均）模型：在一个 MA 模型中，当前时间序列的值是过去误差项的函数。例如，
一个 MA(1)模型可以表示为：X(t) = μ + e(t) + θ*e(t-1)，其中 e(t-1)是前一期的误差项，θ 是
模型参数，μ 是序列平均值，e(t)是当前的误差项。
ARIMA 模型通常表示为 ARIMA(p,d,q)，其中 p 是 AR 部分的阶数，d 是差分次数，q 是 MA
部分的阶数。例如，ARIMA(1,1,1)模型表示一阶自回归、一阶差分和一阶移动平均都被包含
在模型中。
ARIMA 模型在经济学、金融学、工程学等许多领域都有广泛的应用，尤其是在预测经济或
金融时间序列数据方面。
2.MATLAB 代码
clear all;clc;close all;
% 在这个示例中，arima(p,d,q)创建一个 ARIMA 模型。在 ARIMA 模型中，d 代表差分阶数，
用 于 使 非 平 稳 序 列 变 为 平 稳 序 列 。 estimate(Mdl,data) 函 数 用 于 估 计 模 型 参 数 。
infer(EstMdl,data)函数生成模型的预测。
% 请注意，你需要根据你的数据和特定需求来选择合适的模型阶数，并可能需要对此代码进
行一些修改。
% 导入或创建数据
% 例如，我们生成一个 1000 个元素的随机序列
data = randn(1000,1);
% 定义 ARIMA 模型阶数
p = 1; % AR 阶数
d = 1; % 差分阶数
q = 1; % MA 阶数
