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文档简介

1、,R环境下arma模型上机（2） 练习讲解,练习,下载TSA包 调用 library(TSA) data(deere2)s-diff(deere2)请大家对数据s进行拟合,练习讲解,par(mfrow=c(3,1) ts.plot(s) acf(s) pacf(s) eacf(s) 综合时序图、（偏）自相关图和eacf(s)的结果 决定尝试ar(1),ma(1), ar(3),ma(3), arma(1,1)这五种模型来对数据进行拟合,练习讲解（2）,分别进行ar(1),ma(1), ar(3),ma(3), arma(1,1)拟合 下面详细说明各模型拟合过程 z1-arma(s,order=

2、c(1,0) summary(z1) 由于intercept项不显著，于是重新拟合: z1-arma(s,order=c(1,0),ercept=F) summary(z1),练习讲解（3）,z2-arma(s,order=c(0,1),ercept=F) summary(z2) z3-arma(s,order=c(3,0),ercept=F) summary(z3) 由于ar2系数不显著，于是重新拟合模型： z3-arma(s, lag=list(ar=c(1,3),ma=NULL),ercept=F)

3、summary(z3) z4-arma(s,order=c(1,1) z3-arma(s,order=c(1,1) summary(z1); summary(z2); summary(z3);,练习讲解（4）,z4-arma(s,order=c(0,3),ercept=F) summary(z4) 由于ma2系数不显著，于是重新拟合模型： z4-arma(s,lag=list(ar=NULL,ma=c(1,3),ercept=F) summary(z4) z5-arma(s,order=c(1,1), ercept=F) sum

4、mary(z5),练习讲解（5）,检验各模型的残差序列 Box.test(z1$residuals,13,type=Ljung-Box,fitdf=1) Box.test(z2$residuals,13,type=Ljung-Box,fitdf=1) Box.test(z3$residuals,14,type=Ljung-Box,fitdf=2) Box.test(z4$residuals,14,type=Ljung-Box,fitdf=2) Box.test(z5$residuals,14,type=Ljung-Box,fitdf=2) 根据检验结果，我们可知ar(3),ma(3)拟合相对较优,练习讲解(6),再比较以上5个模型的AIC值，可以发现：经修正后的ma(3)对应的AIC值最小，于是最终决定采用ma(3)模型。 z-arima(s,order=c(0

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