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时间序列模型诊断1 残差分析1.1 观测残差图如果模型是适当的，则其残差的期望图形是一个围绕零水平线的，无任何趋势的长方形散点图Eg:res=arima(sqrt(hare),order=c(3,0,0),include.mean=T)拟合效果似乎并不好：图形的末端残差的变化幅度增加。arima11 plot(rstandard(arima11),type=o)1.2 残差正态性plot(rstandard(arima11),type=o) qqnorm(residuals(res);qqline(residuals(res)有较多的异常值，但是又因为样本量较小，无法判断是否拟合合理qqnorm(residuals(arima11);qqline(residuals(arima11)存在部份的异常值。1.3 残差的自相关如果模型拟合较优，则其残差自相关应近似无关，服从均值为0，方差为1/n的正态分布。 acf(residuals(res) acf(residuals(arima11)自相关显示拟合的两个模型都没有自相关的迹象1.4 Ljung-Box检验Tsdiag提供了标准残差的序列图、残差的样本ACF从5-15的Ljung-Box检验统计量的P值。是一个综合分析诊断时间序列模型的工具。的Ljung-Box检验P值在虚线外（5%）说明没有证据来拒绝误差项是不相关的零假设。 tsdiag(res) tsdiag(arima11,gof=15,omit.initial=F)2 过度拟合和参数冗余通过比较拟合模型的标准差，对数似然值（越大越好），以AIC（越小越好）
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