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時間數列 ARIMA
 
資料:Sample Data [ ozone ]

Data: ozone (變數數目: 1, 觀察值數目: 216) (View data)

(C1) ozone
臭氧濃度

■ 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