상기 SARIMA 알고리즘 은 , 계절 자기 회귀 누적 이 동 평균 ( Seasonal AutoreRressive Integrated Moving Average ; SARIMA ) 을 의미 한다 . 시계열 의 현재 상태 가 과거 상태 와 과거 의 연속 적 인 오차 항 에 영향 을 받 는다면 현재 의 관측 값 은 과거 의 관측 값 과 오차 항 의 함수 형태 로 나타낼 수 있 으며 , 이러 한 모형 을 자기 회귀 이동 평균 ( Autoregressive Moving Average ; ARMA ) 모형 이 라 한다 . 이 에 비해 차분 ( Differencing ) 을 적용 한 시계열 을 ARMA 과정 으로 설명 한 모형 을 자기 회귀 누적 이 동 평균 ( Autoregressive Integrated Moving Average ; ARIMA ) 모형 이 라 하 며 , 계절 성 변동 의 제거 를 위한 계절 차분 ( Seasonal Differencing ) 을 적용 하 여 표현 한 모형 을 계절 자기 회귀 누적 이 동 평균 ( SARIMA ) 모형 이 라 한다 . SARIMA 모형 ( SARIMA 알고리즘 ) 을 포함 하 는 시계열 모형 은 수요 예측 에 널리 사용 되 는 것 으로 , 구체 적 인 설명 은 생략 하 기 로 한다 .