ARIMA model

https://byeongkijeong.github.io/ARIMA-with-Python/

ARIMA, python으로 하는 Time series analysis (Feat. 비트코인 가격예측)

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
AR (AutoRegressive, 자기회귀)	이전(t-1) observation의 error term이 이후 observation에 영향을 주는 것.   AR(1)일 경우의 공식 X_t = theta * X_(t-1) + epsilon_t
I (Integrated, 적분)	Integrated
MA (Moving Average, 이동평균)	observation의 값이 이전의 연속적인 error termn's'의 영향을 받음  MA(1)일 경우의 공식 X_t = epsilon_t - Beta_t * epsilon_(t-1)

ARIMA는 자기회귀와 이동평균을 모두 고려하는 모형이다. 

- ARMA와의 차이는 Time series data의 Non-stationary (비정상성)을 설명하기 위해 observations간의 differance(차분)을 고려한다는 차이점이 있다. 

https://statkclee.github.io/statistics/stat-time-series-arma.html