《表2 过度参数化的极大似然估计值》

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《基于ARIMA模型的边坡变形分析与预测》

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注:P为似然对数值。

过度拟合是指在识别并拟合出我们认为合适的模型之后，拟合一个更一般的模型，即一个“接近”的模型。该模型以原始模型为特例包容原始模型，如果额外参数的估计不显著地不为零并且两个模型共同参数的估计与原始估计相比没有显著的改变，则认为原始模型合理。针对拟合出的ARIMA（1，1，1）和ARIMA（2，1，0）模型，本文选取包容它们的ARIMA（2，1，1）模型作为一个“接近”的模型，并进行参数估计，结果见表2。