mesarima是什麼意思，mesarima的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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專業解析

Mesarima是一個極為罕見的術語，目前尚未被收錄于主流英語詞典及權威學術數據庫中。根據詞源學分析，該詞可能由拉丁語或希臘語詞根組合而成："meso-"（中間）與"-rima"（裂縫或間隙），在生物學中可引申為"中間裂溝"的概念。但需要特别說明的是，這一構詞推測缺乏權威文獻支撐。

牛津英語詞典線上版（https://www.oed.com）和梅裡亞姆-韋伯斯特詞典（https://www.merriam-webster.com）均未收錄該詞條。在專業領域檢索中，PubMed Central（https://www.ncbi.nlm.nih.gov）和IEEE Xplore（https://ieeexplore.ieee.org）數據庫也未發現相關研究論文。建議使用者确認拼寫準确性，或補充更多上下文以便進行精準釋義。

網絡擴展資料

根據您的提問，“mesarima”可能是一個拼寫錯誤或特定術語的混淆。目前沒有權威資料顯示“mesarima”是時間序列分析中的标準術語。推測您可能想了解的是ARIMA 模型，或類似擴展模型（如 SARIMAX）。以下是 ARIMA 的詳細解釋：

ARIMA 模型的分詞解釋

ARIMA 是AutoRegressiveIntegratedMovingAverage 的縮寫，包含三個核心部分：

1. AR（自回歸項）
   利用過去時間點的值預測當前值，參數為 p（滞後期數）。例如，AR(2) 表示用前兩期的數據建模：
   $$Y_t = c + phi1 Y{t-1} + phi2 Y{t-2} + epsilon_t$$
   其中 $phi$ 是自回歸系數，$epsilon_t$ 為誤差項（）。

2. I（差分項）
   通過差分操作使非平穩時間序列平穩。參數 d 表示差分次數。例如，一階差分公式為：
   $$Delta Y_t = Yt - Y{t-1}$$
   若數據存在趨勢，通常需進行差分（）。

3. MA（移動平均項）
   利用曆史預測誤差修正當前預測，參數為 q（誤差滞後期數）。例如，MA(1) 模型為：
   $$Y_t = c + theta1 epsilon{t-1} + epsilon_t$$
   其中 $theta$ 是移動平均系數（）。

補充說明

• 適用場景：ARIMA 適用于單變量、非季節性且需平穩化的時間序列預測（如銷量、溫度等）。
• 擴展模型：若數據有季節性，可使用SARIMA（加入季節性參數）；若需外生變量，可用SARIMAX（）。

如需進一步了解具體應用或參數選擇方法，可參考時間序列分析教材或專業工具文檔（如 Python 的 statsmodels 庫）。

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