【正文】 ,height=3,pointsize=8)。) (width=,height=3,pointsize=8)。First and Seasonal Difference of costume39。該圖使我們不能拒絕模型誤差項(xiàng)是正態(tài)的假設(shè)： 模型（4）預(yù)測預(yù)測是時間序列分析的意義所在，以及上下95%的預(yù)測極限。本文以20022016年各季度我國服裝銷售量為研究對象,運(yùn)用ARIMA模型做時間序列分析,并預(yù)測20172018年各季度的服裝銷售量,對服裝銷售量預(yù)測分析提供理論基礎(chǔ)。])plot(model,=8,ylab=39。畫出預(yù)測及其95%預(yù)測極限。模擬48個值，將最后八個值擱置起來，與預(yù)測值比較。Forecasts39。,pch=19)points(x=(41:52),y=actual,pch=3) Abline(h=coef(model)[names(coef(model))==39。 服裝銷售量模型的參數(shù)估計(jì)（3）診斷性檢驗(yàn)為了對估計(jì)后的 模型進(jìn)行檢驗(yàn)。,type=39。(width=,height=3,pointsize=8)plot(,n1=c(2002,1),=8,pch=19,ylab=39。costume39。此時大部分的季節(jié)性已經(jīng)消失了。Forecasts39。畫出預(yù)測及其95%預(yù)測極限。 一、隨機(jī)模擬實(shí)驗(yàn) （1）實(shí)驗(yàn)?zāi)康模簷z驗(yàn)公式是否適用于AR(1)和AR（2）的預(yù)測估計(jì)。（b）預(yù)測接下來的12個值，并畫出帶這12個預(yù)測值的序列，在估計(jì)的序列均值上畫一條水平線。Seriesamp。 。 par(mfrow=c(1,2))plot(data,ylab=39。 qqline(window(rstandard()))。o39。 模型的殘差 。intercept39。,col=NULL,pch=19)abline(h=coef(model)[names(coef(model))==39。 （a）驗(yàn)證和的極大似