如何使用Python中的ARIMA模型进行时间序列分析

ARIMA（自回归积分移动平均）是一种常用于时间序列分析的统计模型。在Python中，我们可以使用“arima.py”这个文件来实现ARIMA模型的建立和分析。首先，我们需要准备好时序数据，并对数据进行预处理，包括平稳性检验和差分操作。然后，根据样本自相关函数和偏自相关函数的结果，选择模型参数。最后，建立ARIMA模型，并进行预测和诊断。ARIMA模型可以应用于多种应用场景，例如股票价格预测、气象预测等。