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R語言的arima函數
這是我之前的回答
舉一個例子吧，比如月度的數據，就是周期為12，它有季節影響。
先對其1階12步差分，通過看acf pac f看是簡單加法模型，還是乘法季節模型
如果是乘法模型那就要對季節部分模擬arima模型
季節部分的arima是以周期位置的acf pacf 確定其模型參數 ar ma
seasonal=list(order=c(_,1,_)，period=_)周期是默認的
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教你一個簡單的方法：
下載 forecast包，auto.arima( ) 直接擬合，就會給出系統認為的arima模型的各個參數。
然後 forecast（ h=預測期數）行了。
這是對外行人來說的，
但是如果你真的想學好的話，還需要對模型進行著各種檢驗，特別是殘差。
arima的自回歸階數和移動平均階數怎麼弄
ARIMA是AutoRegressive Integrated Moving Average的縮寫，亦即自回歸整合移動平均數。
ARIMA模型在做時間序列分析時，根據歷史數據的變動規律，找出數據變動模型（移動平均數、周期成分），從而實現對未來的預測。 ARIMA模型問世於1960年代末，Box和Jenkins在1976年對該模型進行了系統闡述，所以該模型亦被稱之為Box Jenkins模型。 ARIMA模型比其他的統計預測技術要複雜得多，但如果運用恰當的話，它不僅預測準確，而且靈活有度。
通過ARIMA模型，能夠決定：
過去的歷史數據對下一個觀測值貢獻的大小（即加權長度）。
權重。
例如 y (t) = 1/3 * y (t-3) + 1/3 * y (t-2) + 1/3 * y (t-1)， 又如 y (t) = 1/6 * y (t-3) + 4/6 * y (t-2) + 1/6 * y (t-1) 。
正確運用ARIMA模型，必須要找出滯後期的準確數字及其係數。
eviews做arima模型時用二階差分的數 最後結果怎麼還原？
用差分預測差分，結果是差分。要反推的話，就得知道基期數據，然後根據基期數據和增量數據就可以求得預測的數據了。
差分可以消除不穩定性，但是同時也損失了信息，這是不可避免的。
S60系統停止服務
有這麼一說，5年內儘管放心吧，只要用的人多，運營商有利可圖軟體還是有的，民間高手比比皆是，再說舊版本照樣可以用呀
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/254189.html
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