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以数据集robot为例
1.打开数据
data(robot)
2.绘制标准残差图
> m1=arima(x = robot, order = c(1, 0, 0)) > m2=arima(x = robot, order = c(0, 1, 1)) > plot(rstandard(m1),type="o") > plot(rstandard(m2),type="o")
3.绘制自相关图和偏自相关图
> acf(robot,80) > pacf(robot,30)
4.导出R的数据
> write.table(robot,"robot.csv",sep=",")
5.绘制时间序列图
> plot.ts(robot)
6.残差正态性检验
> shapiro.test(robot)
当p-value<0.05时，我们拒绝原假设，拒绝其符合正态分布
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原文地址：http://www.cnblogs.com/pursuit1996/p/4731905.html
