季节arima模型建模步骤 r语言中forecast.arima和predict的区别？
r语言中forecast.arima和predict的区别？
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。
主成分回归模型可以预测与时间序列的ARIMA预测模型也是用来预测的，他们有什么区别么？
主成分分析（PCA）是提出几个典型的多指标主成分分析。主成分分析的评分方法之一是回归法。ARIMA模型的基本思想是将预测对象随时间变化形成的数据序列看作一个随机序列，并用一定的数学模型来近似描述该序列。
一旦确定，该模型可以根据时间序列的过去值和现在值预测未来值。现代统计方法和计量经济模型在一定程度上可以帮助企业预测未来。ARIMA模型是以历史数据为基础的，所以收集的历史数据越多，模型就越精确。月储蓄数据可视为随时间推移而形成的随机时间序列。通过对储蓄值在时间序列中的随机性、平稳性和季节性的分析，用数学模型来描述这些单月储蓄值之间的相关性或依赖性，从而利用过去和现在的储蓄值信息来预测未来的储蓄目的。
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