例2.16程序运行结果详细说明特别注意：由于编辑的问题导致了教材中部分结果是错误的上图是差分后的自相关图，上图是差分后的自相关图由上面两个图形可以看出，当lag=12时，自相关系数（偏自相关图）绝对值也比较大，这说明1阶12步差分还没有完全消除季节性，模型要用S=12的乘积季节模型。通过程序多次试验，最后确认用ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)12模型拟合效果较好。这是自相关系数的白噪声检验。由于Pr>Chisq均小于0.05，因此拒绝序列为纯随机性序列的假设，认为序列为非随机性序列，序列之间存在着相关信息。这是模型的参数回归值（条件最小二乘法）。由Pr>|t|的概率均远远小于0.05看，参数通过检验。因此就得到书中的模型。这是残差的白噪声检验。如果模型的残差序列是纯随机性（白噪声），那么就说明模型拟合性度高，拟合效果好，模型通过检验。从上图看出，Pr>Chisq均大于0.05，均接受序列为白噪声序列的假设，因此残差序列为纯随机性序列，模型拟合有效。拟合图如下
