时间序列分析AR模型的残差结果分析函数（R语言

在R语言中，时间序列分析中的自回归（AR）模型通常用于对数据进行预测，并检查是否存在自相关性。残差分析是对模型拟合效果的重要评估步骤。一些常用的函数和方法包括：

1. `acf()` 函数：这个函数可以计算并绘制残差的时间序列自相关图（ACF），帮助检查残差是否呈现自相关性。

   acf(residuals(model)) # 对模型的残差应用自相关函数

2. `pacf()` 函数：它用于绘制部分自相关图（PACF），有助于识别AR(p)模型的阶数p。

   pacf(residuals(model)) # 对残差进行部分自相关分析

3. `Box.test()` 或 `adf.test()`：这些函数分别适用于Box-Pierce检验和Augmented Dickey-Fuller（ADF）检验，以检查残差序列是否具有单位根，即非平稳性。

   Box.test(residuals(model), lag = NULL) # 进行Box-Pierce检验
   adf.test(residuals(model)) # 进行ADF检验

4. `qqnorm()` 和 `qqline()`：可以生成残差的正态分布QQ图，检查数据是否接近正态分布。

   qqnorm(residuals(model))
   qqline(residuals(model))