r語(yǔ)言中forecast.arima和predict的區(qū)別？讓我們舉個(gè)例子。例如，周期為12的月度數(shù)據(jù)具有季節(jié)性影響。首先，對(duì)于一階12階差分，通過(guò)觀察ACF PACF，可以看出它是簡(jiǎn)單的加法模型還是

r語(yǔ)言中forecast.arima和predict的區(qū)別？

讓我們舉個(gè)例子。例如，周期為12的月度數(shù)據(jù)具有季節(jié)性影響。

首先，對(duì)于一階12階差分，通過(guò)觀察ACF PACF，可以看出它是簡(jiǎn)單的加法模型還是乘法季節(jié)模型

如果是乘法模型，我們要模擬ARIMA模型的季節(jié)性部分

ARIMA的季節(jié)性部分是根據(jù)ACF PACF的周期位置來(lái)確定其模型參數(shù)ar Ma

季節(jié)性=列表（順序=C（u0，1，0），周期=0）周期是默認(rèn)的

------------------------------------------------------------------------------------------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -, 自動(dòng)阿里瑪（）直接擬合得到系統(tǒng)所考慮的ARIMA模型參數(shù)。

然后預(yù)測(cè)（H=預(yù)測(cè)期數(shù)）行。

這是給外行的，

但是如果你真的想學(xué)好它，你需要測(cè)試模型，特別是剩余的。

主成分回歸模型可以預(yù)測(cè)與時(shí)間序列的ARIMA預(yù)測(cè)模型也是用來(lái)預(yù)測(cè)的，他們有什么區(qū)別么？

主成分分析（PCA）是提出幾個(gè)典型的多指標(biāo)主成分分析。主成分分析的評(píng)分方法之一是回歸法。ARIMA模型的基本思想是將預(yù)測(cè)對(duì)象隨時(shí)間變化形成的數(shù)據(jù)序列看作一個(gè)隨機(jī)序列，并用一定的數(shù)學(xué)模型來(lái)近似描述該序列。

一旦確定，該模型可以根據(jù)時(shí)間序列的過(guò)去值和現(xiàn)在值預(yù)測(cè)未來(lái)值?，F(xiàn)代統(tǒng)計(jì)方法和計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型在一定程度上可以幫助企業(yè)預(yù)測(cè)未來(lái)。ARIMA模型是以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的，所以收集的歷史數(shù)據(jù)越多，模型就越精確。月儲(chǔ)蓄數(shù)據(jù)可視為隨時(shí)間推移而形成的隨機(jī)時(shí)間序列。通過(guò)對(duì)儲(chǔ)蓄值在時(shí)間序列中的隨機(jī)性、平穩(wěn)性和季節(jié)性的分析，用數(shù)學(xué)模型來(lái)描述這些單月儲(chǔ)蓄值之間的相關(guān)性或依賴性，從而利用過(guò)去和現(xiàn)在的儲(chǔ)蓄值信息來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的儲(chǔ)蓄目的。