ARIMA模型，全称为自回归整合滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average），是时序预测领域常用的一种统计模型，特别适用于处理非稳定时间序列数据。在Python中，我们通常使用`statsmodels`库来实现ARIMA模型的构建与预测。
`test1-1.csv`可能是包含我们要进行时序分析的数据集。这个CSV文件可能包含了某一指标随时间变化的数据，例如销售额、股票价格或某种物理量等。在进行分析之前，我们需要导入`pandas`库来读取和预处理这些数据。
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('test1-1.csv')
ts = data['target_column'] # 假设'target_column'是我们关注的时间序列数据
```
接着，我们通常会检查时间序列的稳定性，通过绘制`matplotlib`图表或使用`plot_acf`和`plot_pacf`函数来查看自相关（ACF）和偏自相关（PACF）图，以确定ARIMA模型的参数p, d, q。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
plt.figure()
plot_acf(ts)
plot_pacf(ts)
plt.show()
```
ARIMA模型的参数p代表自回归项的阶数，d代表差分的次数，q代表滑动平均项的阶数。通过观察ACF和PACF图，我们可以初步估计这三个参数的值。
接下来，我们可以使用`statsmodels`库的`ARIMA`类来拟合模型并进行预测。
```python
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 假设我们根据ACF和PACF图选择了参数p=1, d=1, q=1
model = ARIMA(ts, order=(1, 1, 1))
results = model.fit()
print(results.summary()) # 输出模型的详细信息，包括系数、残差统计等
```
`results.summary()`会提供模型的详细信息，包括系数估计、AIC/BIC信息以及残差统计，帮助我们评估模型的性能。
有了拟合好的模型，我们可以进行预测：
```python
forecast = results.get_forecast(steps=len(ts)) # 预测未来若干步
mean_forecast = forecast.predicted_mean
confidence_intervals = forecast.conf_int()
plt.plot(ts, label='Observed')
plt.plot(mean_forecast, label='Forecast')
plt.fill_between(confidence_intervals.index,
confidence_intervals.iloc[:, 0],
confidence_intervals.iloc[:, 1], alpha=0.2)
plt.legend()
plt.show()
```
这将展示观测值与预测值的图形，以及预测的置信区间。
`ARIMA_TRY.ipynb`是一个Jupyter Notebook文件，很可能包含了整个分析过程，包括数据加载、模型构建、结果可视化等步骤。这个文件可以作为深入学习ARIMA模型的实例，通过阅读和运行其中的代码，可以更直观地理解ARIMA模型在时序预测中的应用。
ARIMA模型在Python中用于时序预测，涉及到数据预处理、模型选择与参数调整、模型训练与预测等多个环节，是数据科学中不可或缺的一个工具。通过理解并熟练运用这些知识点，可以有效解决各种时间序列预测问题。
