概述使用最佳 ARIMA 模型进行预测

Box-Jenkin的自回归积分移动平均线（ARIMA）模型是拟合时间序列数据集和预测未来值的强大工具。即便如此，在 ARIMA 模型中识别足够的自回归和移动平均订单既困难又耗时。

用于 使用最佳 ARIMA 模型进行预测 通过三个常用模型选择标准之一从候选集中自动选择最佳模型，从而显著加快模型识别过程：Akaike 信息准则 （AIC）、校正赤池信息准则 （AICc） 和贝叶斯信息准则 （BIC）。

例如，为了有效地规划资源，医院的管理员希望使用 ARIMA 模型来预测每天的门诊就诊次数。尽管管理员在时间序列中看到的模式为 ARIMA 模型建议了某些术语顺序，但管理员希望快速比较大量季节性和非季节性 ARIMA 模型，以找到适合数据的模型。管理员使用 使用最佳 ARIMA 模型进行预测 快速评估大量模型。