ARIMA模型是一种结合自回归、差分和移动平均的时间序列预测方法。其建模过程包括：先检验数据平稳性，对非平稳序列进行差分处理；通过ACF/PACF图确定参数p和q；拟合模型并检验残差是否为白噪声；最后进行预测。ARIMA(p,d,q)中p为自回归阶数，d为差分次数，q为移动平均阶数。该模型能有效处理非平稳序列，R语言提供了完整的实现方案。建模步骤包括平稳性检验、差分处理、参数识别、模型拟合与检验、