arima(x = x, order = c(2, 1, 2), seasonal = list(order = c(0, 0, 2), period = 12))，Coefficients: ar1 ar2 ma1 ma2 sma1 sma2 0.8682 -0.8544 -0.7178 0.6628 -0.2211 -0.1482 s.e. 0.1286 0.1154 0.1867 0.1513 0.1095 0.0956，写出模型口径

根据你提供的代码和输出结果，可以得到以下 ARIMA 模型：

ARIMA(2,1,2)(0,0,2)[12]

其中，ARIMA(2,1,2) 表示非季节性部分的阶数为 p=2，差分阶数为 d=1，q=2，即 ARMA(2,2) 模型；(0,0,2) 表示季节性部分的阶数为 P=0，D=0，Q=2，即 SARMA(0,0,2) 模型；[12] 表示季节周期为 12 个时间点。

模型的口径为：

y(t) = 0.8682*y(t-1) -0.8544*y(t-2) -0.7178*e(t-1) +0.6628*e(t-2) -0.2211*y(t-12) -0.1482*y(t-24) +e(t)

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。

x.fit3=Arima(ts,order=c(3,1,2),seasonal=list(order=c(0,1,1),period=12))这里面order是什么

在ARIMA模型中，order参数指定了非季节性部分的AR、差分和MA的阶数，其格式为order=(p, d, q)，其中：

- p表示非季节性部分的自回归阶数（AR order）
- d表示非季节性部分的差分阶数（differencing order）
- q表示非季节性部分的移动平均阶数（MA order）

在你提到的代码中，order=c(3,1,2)指定了ARIMA模型的非季节性部分为AR阶数为3，差分阶数为1，移动平均阶数为2。而seasonal参数指定了季节性部分的阶数和周期。