R语言Arima模型参数显著性检验代码

在R语言中，可以使用`arima()`函数来拟合ARIMA模型，并使用`summary()`函数来查看各个参数的显著性检验结果。下面是一个示例代码：

# 加载数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 拟合ARIMA模型
model <- arima(data$y, order=c(1,1,1), seasonal=list(order=c(1,0,0), period=12))

# 查看模型参数的显著性检验结果
summary(model)

其中，`order`参数表示ARIMA模型的阶数，`seasonal`参数表示季节性调整的阶数和周期。在上面的示例代码中，我们拟合了一个ARIMA(1,1,1)模型，并进行了季节性调整，周期为12个月。

`summary()`函数会输出模型的各个参数的估计值、标准误、t值、p值以及对应的置信区间。其中，p值越小表示该参数越显著。如果p值小于0.05，则通常认为该参数是显著的。

例如，下面是`summary()`函数输出的部分结果：

Coefficients:
          ar1      ma1    sar1
      -0.0874  -0.8650  0.0827
s.e.   0.0488   0.0466  0.0512

sigma^2 estimated as 0.04376:  log likelihood=123.78
AIC=-237.56   AICc=-237.13   BIC=-227.51

# 对应的参数解释：
# ar1表示AR(1)系数，ma1表示MA(1)系数，sar1表示季节性AR(1)系数
# s.e.表示标准误
# sigma^2表示方差，log likelihood表示对数似然函数值
# AIC、AICc和BIC分别表示赤池信息准则、AIC校正和贝叶斯信息准则

从上面的结果中可以看出，AR(1)系数`ar1`和季节性AR(1)系数`sar1`的p值都小于0.05，因此它们是显著的。而MA(1)系数`ma1`的p值大于0.05，因此不是显著的。