auto.arima返回的模型实际是SARIMA的模型而不是单纯的ARIMA
摘要：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
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摘要：在时间序列的建立过程中可能会遇到“离群点”(outlier)，它是指远离序列一般水平的极端大值或极端小值。离群点可能是异常点，也可能是强影响点，因此不能盲目剔除。 离群点的类型： (1) 可加性离群点(additive outlier, AO) (2) 新生离群点(innovation outlie
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