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trends <- scan("c:/data_for_R/trends.dat") auto.arima(trends) (参见arima(pdq))trendsarima <- arima(trends, order=c(2,1,3)) ，请注意(2,1,3)通过步骤 #2) 找到trendsforecasts <- forecast.Arima(trendsarima, h=18) trendsforecasts plot.forecast(trendsforecasts) 我想知道的是，如何集成步骤#2、#3(最好通过单个命令)？
最佳答案
trendsarima <- auto.arima(trends)
关于r - (R) 自动计算优化的 Arima(p, d , q) 值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22605520/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！