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您需要了解尾随是针对序列的自相关系数还是偏相关系数。如果尾随不能快速接近0，则表示尾随。这两个相关系数的尾随表示ARMA模型是Ma模型或AR模型，也可以是ARMA模型，只要序列是稳定的。
在SAS软件中，我们可以通过自相关函数图和偏相关函数图来判断。如果样本自相关系数和样本偏自相关系数在初始顺序上明显大于标准差的2倍，则几乎95%的系数落在标准差的2倍范围内，而非零系数衰减到小值波动的过程是非常突然的，通常被认为是k阶截断；如果超过5%的样本相关系数大于标准差的2倍，或者非零系数衰减到很小的值波动，这个过程是缓慢的或连续的，通常被认为是一种阻力。
让我们举个例子。例如，周期为12的月度数据具有季节性影响。
首先，对于一阶12阶差分，通过观察ACF PACF，可以看出它是简单的加法模型还是乘法季节模型
如果是乘法模型，我们要模拟ARIMA模型的季节性部分
ARIMA的季节性部分是根据ACF PACF的周期位置来确定其模型参数ar Ma
季节性=列表（顺序=C（u0，1，0），周期=0）周期是默认的
------------------------------------------------------------------------------------------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -, 自动阿里玛（）直接拟合得到系统所考虑的ARIMA模型参数。
然后预测（H=预测期数）行。
这是给外行的，
但是如果你真的想学好它，你需要测试模型，特别是剩余的。
1. 首先在纸上画一个残差图，然后根据残差图进行判断。
2. 判断残差图的拟合效果，可以根据指数系数r2的大小来判断拟合效果。这更准确。
3. 首先，我们需要知道如何计算相关系数R。r2可以根据我们所学的公式来计算，如图所示。
4. 通过计算r2，可以根据r2的大小来判断拟合效果。（在此期间，R2不能计算错误）
5。可以看出，r2越大，拟合效果越好。一般认为拟合效果好的r2至少大于0.775，可以判断。
首先，绘制残差方程；然后计算指数系数r2；最后，比较r2的大小。
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