用infer函数检验arima模型，呈现怎样的结果表示检验通过

`infer`函数在ARIMA模型中用于生成时间序列数据，而不是用于检验模型是否通过某种检验。

要对ARIMA模型进行检验，可以使用其他方法和函数。其中一种常见的方法是使用残差分析来评估模型的拟合效果和残差序列的性质。

以下是一个示例代码，展示如何使用`infer`函数生成时间序列数据，并使用残差分析来检验ARIMA模型：

% 假设已经有一个ARIMA模型 est_model 和观测时间序列数据 Y

% 使用ARIMA模型生成时间序列数据
inferred_data = infer(est_model, Y);

% 计算残差序列
residuals = Y - inferred_data;

% 进行残差分析
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(inferred_data, 'b-', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(Y, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
legend('Inferred Data', 'Observations');
title('Comparison between Inferred Data and Observations');

subplot(2, 1, 2);
plot(residuals);
title('Residuals');

% 进行其他的残差分析操作，如自相关函数（ACF）、偏自相关函数（PACF）等

在上述示例中，我们首先使用`infer`函数生成与观测数据相对应的时间序列数据。然后计算残差序列，即观测数据与推断数据之间的差异。最后，我们绘制了推断数据与观测数据的对比图，并展示了残差序列。

通过观察残差序列的性质，我们可以判断ARIMA模型的拟合效果和残差是否满足模型假设。如果残差序列具有随机性、平稳性和无自相关性，则可以认为模型拟合良好。否则，可能需要调整模型或考虑其他因素。