Trung bình động tích hợp tự hồi quy, hay ARIMA, là một phương pháp dự báo thống kê phổ biến được sử dụng trong phân tích và dự đoán dữ liệu chuỗi thời gian. ARIMA là một loại kỹ thuật dự báo dựa trên mô hình Box-Jenkins thường được sử dụng trong các lĩnh vực kinh tế, tài chính và kinh tế.
ARIMA dựa trên khái niệm mô hình tích hợp tự hồi quy (ARIMA), theo đó các điểm dữ liệu được biểu thị dưới dạng kết hợp tuyến tính giữa các giá trị trong quá khứ và lỗi trong quá khứ. ARIMA được sử dụng để nắm bắt các mối quan hệ tuyến tính hoặc phi tuyến tính trong dữ liệu chuỗi thời gian, bao gồm cả tính thời vụ và xu hướng. Mô hình ARIMA bao gồm ba thành phần – trung bình tự hồi quy, trung bình tích hợp và trung bình động.
Thành phần tự hồi quy giải thích các mối tương quan nối tiếp trong dữ liệu bằng cách biểu thị các giá trị hiện tại dưới dạng kết hợp tuyến tính của các giá trị trong quá khứ và hiện tại. Thành phần tích hợp cho phép thu thập dữ liệu không cố định bằng cách lấy các giá trị khác nhau, từ đó làm cho dữ liệu ổn định hơn. Thành phần trung bình động nắm bắt các biến động ngắn hạn của dữ liệu bằng cách lấy các lỗi của khoảng thời gian trước đó.
ARIMA cung cấp một cách tiếp cận hiệu quả để lập mô hình và hiểu dữ liệu chuỗi thời gian. ARIMA có thể được sử dụng để dự báo bất kỳ loại dữ liệu chuỗi thời gian nào, bao gồm doanh số bán hàng, giá cổ phiếu, thời tiết và các chỉ số kinh tế. Nó cũng có hiệu quả cao đối với các nhiệm vụ dự báo đơn giản, trong đó dữ liệu cố định và mô hình chuỗi không thay đổi theo thời gian.
ARIMA là một công cụ dự báo mạnh mẽ có thể dùng để dự đoán chính xác các giá trị trong tương lai và được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực khoa học máy tính. ARIMA là một công cụ quan trọng dành cho các nhà khoa học và thống kê dữ liệu, cho phép đưa ra các dự đoán và dự báo phức tạp và gần chính xác về dữ liệu chuỗi thời gian.
