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時間數列 ARIMA
 
資料:Sample Data [ boston ]

Data: boston (變數數目: 13, 觀察值數目: 350) (View data)

(C1) Crime
犯罪率
(C8) WorkDistance
距離上班商業中心地點的英哩數
(C2) Lots
大型公共區域比例
(C9) HwyDistance
距離主要高速公路網路的英哩數
(C3) Industry
工業比例
(C10) Tax
房屋與土地相關的 Tax 比例
(C4) CHAS
Charles River dummy variable
(C11) Teacher
平均 學生 vs. 教師比例
(C5) NO
空氣中的一氧化氮比例(ppm)
(C12) Racial
與種族有關的數據
(C6) Rooms
平均每戶的房間數目
(C13) LowIncome
低收入戶比例
(C7) Owner
1940 年之前所建的自宅比例
(C14) Class
住宅區評價:Top 20% 或 Bottom 80%

■ 請選擇「時間數列變數」的欄位代號 (C 開頭) :


■ 先作轉換再分析 (使用數列的 絕對值+1/2n) :

■ 若想先對原數列作差分之後, 再作其他分析,
    請選擇差分階次 :

■ 若想自行指定 ARIMA(p,d,q) 模型,請填入以下選項 :

    請輸入 ARIMA(p,d,q) 模型中的 p 值 :
    請輸入 ARIMA(p,d,q) 模型中的 d 值 :
    請輸入 ARIMA(p,d,q) 模型中的 q 值 :

■ 若想加入季節性 ARIMA(P,D,Q) 模型, 請填入以下選項
     (可與非季節性 ARIMA(p,d,q) 模型交叉併用,或單獨使用) :

    季節性 ARIMA(P,D,Q) 模型中的 P 值 :
    季節性 ARIMA(P,D,Q) 模型中的 D 值 :
    季節性 ARIMA(P,D,Q) 模型中的 Q 值 :
    季節循環期數 :

向前預測期數 :

   ● 利用數列尾端來作向前預測比對 :

其他選項 :

儲存或下載殘差值
顯示 Sample ACF 圖及 PACF 圖
以 ARMA(1,0),(0,1),(1,1),(2,0),及 (0,2)
       來解釋時間數列變數

在 Output 中顯示 R 程式