使用Python实现ARIMA模型时，选择合适的p、d、q参数十分关键。本文将介绍一种基于时间序列分析和统计学方法的ARIMA参数选择方法，并提供相应的Python代码。
ARIMA模型是一种用于预测时间序列数据的强大工具。ARIMA模型的核心就是其三个参数：p、d、q。其中，p代表时序自回归部分的阶数；q代表时序移动平均部分的阶数；d代表差分次数。正确地选择这些参数非常重要，因为这些参数会影响模型的预测性能。
那么如何选择正确的ARIMA参数呢？最常见的方法是使用ACF图和PACF图。ACF图代表自相关函数，PACF图代表偏自相关函数。它们可以帮助我们选择合适的p、q值，而d值则可以通过比较原始时间序列和差分时间序列的稳定性来确定。
接下来，我们来看一个简单的例子，假设我们要预测某城市未来一周的气温。
首先，我们需要导入相关库并读取数据：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import acf