原序列非平稳非白噪声，一阶差分后平稳但白噪声，用什么模型拟合？

根据您提供的信息，原序列非平稳非白噪声，但是经过一阶差分后变得平稳但白噪声。通常情况下，我们可以使用ARIMA模型来拟合这种数据。

ARIMA模型是一种常用的时间序列模型，可以用于描述时间序列数据的自回归、差分和移动平均特性。ARIMA模型可以处理非平稳的时间序列数据，通过对时间序列进行差分，可以将非平稳的时间序列转化为平稳的时间序列。具体来说，ARIMA模型包括三个参数：p、d和q，分别表示自回归项、差分阶数和移动平均项的数量。

在您的情况下，由于一阶差分后的数据已经是平稳的，因此可以使用ARIMA(p,1,q)模型来拟合数据，其中p和q分别为自回归项和移动平均项的数量。可以使用Python中的statsmodels库来实现ARIMA模型的建模和预测。

具体的步骤如下：

对原始数据进行一阶差分，得到平稳的时间序列数据。

对差分后的数据进行自相关和偏自相关分析，确定ARIMA模型的参数p、d和q。

使用ARIMA模型对差分后的数据进行拟合，并使用拟合后的模型对未来的数据进行预测。

对预测结果进行反差分操作，得到原始数据的预测结果。

需要注意的是，ARIMA模型的建模和预测需要对数据进行一定的处理和分析，需要具备一定的时间序列分析和统计学知识。同时，ARIMA模型也有其适用范围和局限性，需要根据具体情况进行选择和调整。
回答整理自chatgpt，如果有帮助麻烦采纳一下，谢谢啦

这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7414181
我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：利用最小二乘法，用直线拟合点时，为什么计算竖直距离而非垂直距离？为什么在线性回归分析中，求的是距离平方和最小，而不是距离之和最小？
除此之外, 这篇博客: 类别不平衡问题的解决方法：过采样、欠采样和再平衡中的 方法二：过采样 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
过采样（亦称为上采样）的思想也很简单：对训练集中的反例进行过采样，即增加一些反例使得正例和反例的数目相同，之后在进行学习。
过采样的方法增加了数据量，同时也增加了学习的时间成本。需要注意的是：过采样不能简单的从反例中随机抽取样本，因为这样会导致严重的过拟合问题。
目前比较好的解决方法是通过对反例的插值来产生额外的反例，进而将正例和反例的数量调整至大致相当。
您还可以看一下陈槐老师的软件测试全栈系列课程课程中的软件测试之白盒测试小节, 巩固相关知识点
以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
答案:
根据问题描述，原序列经过一阶差分后变得平稳且成为了白噪声。根据时间序列模型的常识，可以考虑使用ARIMA模型进行拟合。ARIMA模型包括三部分：自回归(AR)、差分(Integration)和移动平均(MA)。
具体的拟合步骤如下：
1.确定ARIMA模型的差分阶数d。根据问题描述，原序列经过一阶差分后变得平稳，因此d=1。
2.对差分后的时间序列进行平稳性检验。常用的平稳性检验包括ADF检验和KPSS检验。根据检验结果，如果序列已经平稳，则可以跳过下一步。
3.确定ARMA模型的阶数p和q。可以通过自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)的图来确定。首先确定p的值，即自回归项的阶数。如果ACF的截尾lag在某个区间内，而PACF在这一阶之后截尾，则可以将p设置为这个区间的最大值。然后确定q的值，即移动平均项的阶数。同样根据ACF和PACF的图形判断。
4.拟合ARIMA模型，并进行模型检验。常用的检验方法包括残差平稳性检验、残差正态性检验、残差白噪声检验等。
以下是一个简单的Python示例代码，利用ARIMA模型对时间序列进行拟合和预测：
```
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)
# 进行一阶差分
diff = data.diff().dropna()

# 设置ARIMA模型参数
p, d, q = 1, 1, 0
# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(diff, order=(p, d, q)).fit(disp=-1)

# 模型检验
model.summary()
residuals = model.resid
residuals.plot()
# 进行残差平稳性检验
print sm.tsa.stattools.adfuller(residuals)

# 预测未来10个时间点的值
pred_diff = model.forecast(steps=10)[0]
# 还原差分
pred = data.iloc[-1].values + pred_diff.cumsum()
print pred
```
注：该代码仅供参考，具体实现还需根据具体数据进行调整。