我最近也在做这相关的模型
如果在ts()的选项里没有选择freq, 这组数据应该被默认为是没有seasonality的
但如果加了freq,就相当于赋予了这组数据seasonality, 所以auto.arima返回的模型实际是SARIMA的模型而不是单纯的ARIMA
可以看到你截图里当freq=3的时候,auto.arima返回的实际上是arima(1,0,0)(1,1,0)[3]. 这里的(1,1,0)[3]都是SARIMA模型里seasonality的参数，3就是最开始设置的freq(aka period).
所以回答1.这模型有没有错？建议看下acf,pacf来确定auto.arima建立的模型对不对.如果确定pdq三个参数是对的,可以再看下in-sample的fitness.
2.
time series - "Frequency" value for seconds/minutes intervals data in R这是我看到的解释比较好的一篇文章 可以参考一下
作者：Muchen Zhou
链接：https://www.zhihu.com/question/46606051/answer/106196185
来源：知乎
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