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2018-10-22 阅读量: 1860
关于季节性Arima分析的问题

1)之前在网上查看关于时间序列分析的文章,在分析之前首先需要去掉非平稳的部分。这个非平稳的部分,包含趋势和季节性。那这样的话,季节性是不是就是没有研究价值的部分?

2)是不是对本身就有季节性变化的数据,才能在预测时,在R的forecast函数部分指定关于季节性的参数?

对本身就没有季节性变化的数据,在做预测时,就不能在R的forecast函数部分指定关于季节性的参数?

3)R的auto.arima函数,有的数据的分析结果里会包含季节性参数的部分,如ARIMA(0,1,1)(0,1,1)[12] 。

但有的数据的分析结果就不包含季节性参数的部分,如ARIMA(1,1,0)。

那是不是就可以认为,返回ARIMA(1,1,0)这个分析结果的数据,本身就不带有季节性?

1. 季节性可以有指导作用,但Arima模型必须得用平稳的数据去拟合。

2. 一般不平稳的数据,都是在建模之前就进行处理了,一般差分一次后数据就平稳了,再不行就差分两次。

3. Arima(p,d,q)中的q可不是季节哦,而是ma项,即移动平均项。

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