fit3=Arima(ts,order=c(3,1,2),seasonal=list(order=c(0,1,1),period=12)) tsdiag(fit3)

根据你提供的代码，看起来你正在使用 R 语言中的 forecast 包中的 Arima 函数来拟合一个时间序列模型。具体来说，这个模型是一个 ARIMA(3,1,2) 模型，其中 3 表示自回归项的阶数，1 表示时间序列需要进行一阶差分以平稳化，2 表示移动平均项的阶数。此外，这个模型还包括一个季节性因素，其中季节性阶数为 (0,1,1)，表示没有自回归项，一阶季节性差分和一个季节性移动平均项。季节性周期为 12，即每年有 12 个月。

在拟合模型之后，你使用了 tsdiag 函数来进行诊断。这个函数会生成一些诊断图，用于检查模型的拟合效果和残差的性质。通过观察这些诊断图，你可以判断模型是否合适，是否存在残差自相关或异方差等问题。但是由于你没有提供诊断图的具体内容，我无法判断模型的拟合效果和残差的性质是否良好。

相关问题

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。

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。