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-本节讲述 ARIMA 算法模型的使用方法。
+本节说明 ARIMA 算法模型的使用方法。
 
 ## 功能概述
 
-ARIMA 即自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA），也记作 ARIMA(p,d,q)，是统计模型中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。
+ARIMA：Autoregressive Integrated Moving Average，即自回归移动平均模型，记作 ARIMA(p,d,q)，是统计模型中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。
 ARIMA 模型是一种自回归模型，只需要自变量即可预测后续的值。ARIMA 模型要求时间序列**平稳**，或经过差分处理后平稳，如果是不平稳的数据，**无法**获得正确的结果。
 
->平稳的时间序列：其性质不随观测时间的变化而变化。具有趋势或季节性的时间序列不是平稳时间序列——趋势和季节性使得时间序列在不同时段呈现不同性质。
+> 平稳的时间序列：其性质不随观测时间的变化而变化。具有趋势或季节性的时间序列不是平稳时间序列——趋势和季节性使得时间序列在不同时段呈现不同性质。
 
 以下参数可以动态输入，控制预测过程中生成合适的 ARIMA 模型。