ARMA模型（自回归-移动平均模型）是一种常用的时间序列分析方法，用于描述随机过程中数据之间的依赖关系。ARMA模型包括两部分，自回归（AR）和移动平均（MA）。
简单来说，AR模型描述了当前时刻的值与前面若干个时刻的值之间的关系，而MA模型描述了当前时刻的值与前面若干个时刻的误差项之间的关系。这两部分合在一起就组成了ARMA模型。
具体来说，AR模型基于过去的观测值来预测当前的值，假设当前时刻的值y_t与前p个时刻的值有关，即：
y_t = c + φ_1y_(t-1) + φ_2y_(t-2) + ... + φ_p*y_(t-p) + ε_t
其中，c表示常数，φ_1,...,φ_p是参数，ε_t为误差项，它通常被认为是独立同分布的白噪声序列。
而MA模型则是基于过去的误差项来预测当前的值，假设当前时刻的误差项ε_t与前q个时刻的误差项有关，即：
y_t = c + ε_t + θ_1ε_(t-1) + θ_2ε_(t-2) + ... + θ_q*ε_(t-q)
其中，θ_1,...,θ_q是参数。
ARMA模型结合了AR和MA模型的优点，并且可以通过调整p和q的值来适应不同的时间序列数据。在实际应用中，可以使用各种方法来估计模型参数，例如最大似然估计、贝叶斯估计等。
总之，ARMA模型可以用于分析时间序列数据的趋势、周期性以及随机波动等特征，具有广泛的应用价值。