ARIMA模型是一种常用的时间序列分析工具，其参数选择是影响预测精度的关键因素。在选择ARIMA中参数时，通常利用自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图来确定自回归项数(p)和移动平均项数(q)，同时通过差分操作和单位根检验来确定差分次数(d)。此外，AIC和BIC等信息准则也可用于选择最优参数组合。合理选择ARIMA模型的参数，可以显著提高时间序列预测的精度，尤其在考虑数据的质量和外部变量影响时。