我正在使用ARIMA来预测一些医学数据的时间序列。我想知道我是否可以采用适合我的数据的ARIMA模型，并获得一些单独描述趋势和季节性的数字。这对我来说很有用，因为它可以让我在不受季节性影响的情况下看到我的模型的趋势率。如果你有任何问题，请告诉我。谢谢
我在谷歌搜索中找不到任何东西，也不知道从哪里开始。我研究了季节分解，但这似乎得到了我实际数据的趋势和季节性，而不是适合数据的模型。
我认为，如果你想知道模型的趋势和季节性，你应该首先使用.foredict(bignumber(对大范围的日期进行预测。然后在这个预测中，你可以使用statsmodels.tsa.seasonal.seasonal_decompose进行分解。这样，你就会清楚地了解ARIMA模型所学到的趋势和季度性。之后，如果你想估计趋势的表达式，你可以在分解的趋势上训练一个线性或多项式模型。