我使用了 ARIMA(0,1,0)(0,1,1)12，其中季节性滞后为 12。残差的 ACF 图和 PACF 图建议模式，其中 12 滞后、24 滞后等的箱测试显示 p 值20% 到 40% 的范围表示随机性。
是否真的有可能产生矛盾的结果，或者我建模它的方式可能存在问题。
我正在使用R的Arima函数。
原始系列具有很强的季节性和上升趋势。
问候
拉克希米
我使用了 ARIMA(0,1,0)(0,1,1)12，其中季节性滞后为 12。残差的 ACF 图和 PACF 图建议模式，其中 12 滞后、24 滞后等的箱测试显示 p 值20% 到 40% 的范围表示随机性。
是否真的有可能产生矛盾的结果，或者我建模它的方式可能存在问题。
我正在使用R的Arima函数。
原始系列具有很强的季节性和上升趋势。
问候
拉克希米