Arima(Tuberculosis_train,c(2,0,2),seasonal=list(order=c(0,1,1),period=12，xreg = 1:length(data))

这是一个ARIMA模型的代码，用于对结核病数据进行时间序列分析和预测。其中c(2,0,2)表示ARIMA模型中的p、d、q参数，分别对应自回归项、差分项和移动平均项的阶数。seasonal参数表示季节性分量的阶数和周期，其中order参数为季节性分量的ARIMA模型参数，period参数为季节周期。xreg参数表示外部变量，这里将长度为数据长度的1到n作为外部变量。

相关问题

> model <- arima(yield1, order = c(1, 0, 1), seasonal = list(order = c(1, 0, 1), period = 12)) Error in arima(yield1, order = c(1, 0, 1), seasonal = list(order = c(1, : only implemented for univariate time series

这个错误提示表明`arima()`函数只能应用于单变量时间序列数据，而不能用于多变量数据。

在你的代码中，`yield1`可能是一个多变量时间序列，导致了这个错误。要使用`arima()`函数进行时间序列建模，你需要将数据转换为单变量时间序列。

如果`yield1`是一个多变量时间序列，你可以选择其中一个变量进行建模，或者使用适当的方法将多变量数据转换为单变量数据。例如，可以使用聚合函数（如取平均值）将多个变量合并为一个单变量，然后再进行建模。

请确保输入的时间序列数据是单变量的，并重新运行`arima()`函数。如果仍然遇到问题，请检查数据的格式和结构，确保它符合`arima()`函数的要求。

fit3=Arima(ts,order=c(3,0,2),seasonal=list(order=c(0,1,0),period=24))没有趋势的话order选什么

如果时间序列数据没有趋势，可以尝试使用ARMA模型。在ARMA模型中，AR是自回归，MA是移动平均。ARMA(p,q)模型适用于平稳时间序列数据，其中p表示自回归项的阶数，q表示移动平均项的阶数。如果数据具有季节性，可以使用季节性ARMA（SARIMA）模型。SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s模型适用于具有季节性的时间序列数据，其中p表示自回归项的阶数，d表示差分次数，q表示移动平均项的阶数，P表示季节性自回归项的阶数，D表示季节性差分次数，Q表示季节性移动平均项的阶数，s表示季节性周期。