續之前那篇隨筆
前天寫完隨筆後，很自豪的拿出來去跟帶我入資料探勘和sas基礎的大牛@八公炫耀，然後收穫了一堆時間序列的材料，非常感謝大牛！
arima就是看圖形，acf和pacf,原理不需要知道，因為軟體已經幫我們解動態方程了
總結下來就是
1）arima關鍵是看圖形，看acf和pacf，公式啥的不一定要了解的很清楚，因為軟體已經幫忙解動態方程了。
2）據說auto.arima是根據aic統計量選取的，不是一直都能得到最穩健的結果。所以自己手工除錯還是很重要的（還是要看資料）
3）關鍵點是序列的平穩變換（差分最多做2階），確定arima係數，有季節效應還要做季節差分。同時對於零售等可以考慮節日效應（並不一定就是節日當天，凡是跟節日相關的，都算節日效應）
另外，老師提到說，最近的phyton已經包含了r的很多統計功能。phyton一定程度上已經可以取代r了，這讓我這個從頭學r的人驚呆了
以上，一些補錄，具體材料還沒看
國慶把電腦帶回家，好好操練一下r好了！
八 時間序列
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Python 學習入門（10） 時間
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AI 08 時間序列分析
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