回覆7樓兩個圖形:
第一個"應該"是AR(1),
可以配適完後再檢查其殘差項是否近似white noise.
第二個圖形感覺上已經配得不錯了,
當然5, 10似乎有稍微顯著一點,
不過應該還可以接受,
或許存在部分的季節效應,
也或許多取個log會更好(不一定)。
但是這應該不是ARIMA(5,1,5),
因為只有第5個落後期顯著(不是1-5期都顯著),
個人淺見供您參考。
我覺得模型配適結果的好壞應該還是要取決於預測能力比較合理。
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