R语言做时间序列分析时，summary给出的结果都是什么意思啊？ 这个是自动适应参数估计的结果。模型估计为ARIMA(4，0，2)，即ARMA(4，2)系数为：ar1 ar2 ar3 ar4 ma1 ma20.5505 0.2316 0.0880-0.4325-0.1944-0.5977s.e.0.1657 0.1428 0.1402 0.1270 0.1766 0.1732s.e.是系数的标准差，系数显著性要自己算，系数/se|>；1.96 即 95％的置信度sigma^2 estimated 估计值方差log likelihood 对数似然值（这个不用解释了吧）AIC=709.13 AICc=710.73 BIC=725.63再就是下面一堆误差计算ME Mean ErrorRMSE Root Mean Squared ErrorMAE Mean Absolute ErrorMPE Mean Percentage ErrorMAPE Mean Absolute PercentageMASE Mean Absolute Scaled Error
怎样求ARMA(1， 1)的自协方差表达式 r0=（1+b方+2ab）*色伽马方/（1-a方）手机打不上去，图片也不能发
怎么计算自协方差函数 2113自协方差在统计学中，特定5261时间序列或者连续信号4102Xt的自协方差是信号与其经过时间平移1653的信号之间的协方差。如果序列的每个状态都有一个平均数E[Xt]=μt，那么自协方差为其中 E 是期望值运算符。如果Xt是二阶平稳过程，那么有更加常见的定义：其中k是信号移动的量值，通常称为延时。如果用方差σ^2 进行归一化处理，那么自协方差就变成了自相关系数R(k)，即有些学科中自协方差术语等同于自相关。（自协方差的概念）自协方差函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2，的取值之间的二阶混合中心矩，用来描述X(t)在两个时刻取值的起伏变化（相对与均值）的相关程度，也称为中心化的自相关函数。
AR(2)模型的自协方差函数递推公式 r如何推？ AR(2)模型的自协方差函数递推公式r如何推？AR(2)模型的自协方差函数递推公式r如何推导？
如何用R语言识别ARMA模型中系数的显著性 可以使用T统计量比，显著性水平取0.05的话，那就和1.96比较，大于的就是显著的，小的就是不显著的。
