从数据自动判断时间序列过程模型和阶数
TimeSeriesModelFit 可完全的自动识别最佳描述给定时间序列的时间序列模型.
导入美国每月的名义上的非季节性调整的零售销售额.
| In[1]:= | ![]() X |
| Out[1]= |
明确显示每月采样.
| In[2]:= | X |
| In[3]:= | X |
| Out[3]= |
| In[4]:= | X |
| Out[4]= | ![]() |
根据自动选择系列的数据构建时间序列模型.
| In[5]:= | X |
| Out[5]= | ![]() |
创建未来七年的预测.
| In[6]:= | X |
| Out[6]= |
计算预测的 95% 置信带.
| In[7]:= | ![]() X |
| Out[7]= |
| In[8]:= | ![]() X |
| Out[8]= | ![]() |





