时间序列分析不明的问题请教

时间序列分析有 Proc x11和proc arima,
前者那个proc x11用途广吗？
二者的区别在于什么？

可以看一下王燕《应用时间序列分析》里的介绍，X-11过程是时间序列季节调整过程，是对时间序列进行确定性因素分解的方法，普遍采用移动平均的方法，因整个过程要用到11次移动平均而得名。

proc arima我见识了，但是对与proc x11疑问

X11和X12，是美国国家统计局用于调整季节数据季节波动的公式。一般有的数据是按季节来的。一年的4个季节，从低到高排列。为了消除这样的周期趋势，用X11和X12方法平滑。现在一般用X12.也有其他消除季节因素的方法，EVIEWS软件里还有。可以参阅教程。
ARMA，是自回归与移动平均过程。AR过程，叫自回归过程。MA过程当然就是移动平均过程。
按传递函数，AR过程和MA过程可以转换。
一般AR(p），P阶自回归。MA（q），q阶移动平均，合并在一起，就是ARMA(p，q）。
另外，有积分过程的是ARIMA(p,d,q).如果是更复杂的分形时间序列，d就会用分整，写成：ARFIMA(p，d，q）。

这个问题我一句两句说不清，建议你看些相关资料就会明白！

拜读了,可是还没有搞清楚,资料真不好找啊,手头的资料只有范金城和邓祖新的两本数据分析

proc X11简单说是分析时间序列中的季节因素的，而arima是处理时间序列平稳与AR‘MA等自回归异方差模型的！

谢谢大家,学到现在,发觉再怎么学都只是学会了非常小的一部分内容,

时间序列内容很多很多 一般来说只能学到皮毛
能明白PROC ARIMA的就非常少了