由圖6可以看出延遲6階的檢驗p 值比給定的顯著性水平05.0=α小，因此，拒絕原假設0h ，認為該序列為非白雜訊序列。所以，對該序列建模是有意義的。
四、模型的建立及模型的檢驗
(一)、模型的識別優化
由圖4樣本自相關係數圖可知自相關係數拖尾；觀察圖5樣本偏自相關係數圖可知滯後4階和5階偏自相關係數都落在兩倍標準差外。因此，嘗試對一階4步差分後的序列擬合ar (4 5)模型。在sas 軟體輸入**，對模型進行估計。具體**如下：
proc arima data=homework3;/*homework3為一階4步差分後的資料集*/ identify var=product(1 4); estimate p=(4 5);
forecast lead=5 id=time out=out; run;
(二)、模型引數的估計
由以上**：「identify var=product(1 4);」和「estimate p=(4 5);」輸出如下的模型的估計值：
圖7由圖7可以看到引數的估計方法為條件最小二乘估計法；由圖可以得出mu 、ar1,1和ar1,2的估計值分別為267.81794、0.51943和-0.48057；
圖8 擬合優度統計量表
通過擬合優度統計量表可以看出相關統計量，這些統計量可以幫助比較該模型和其他模
時間序列分析實驗報告總結 時間序列分析實驗報告
圖9 原序列和 序列線圖 圖10 計算 誤差 圖11 對 誤差序列進行單位根檢驗 adf檢驗值結果 如圖單位根統計量adf 4.860624都小於eviews給出的顯著性水平1 10 的adf臨界值，所以拒絕原假設，該學是平穩的，說 明模型對趨勢擬合的效果不錯 圖12 未來5年降雪量的 69 73 ...
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