ARIMA拟合优度R²

ARIMA模型通常用于时间序列数据的预测和拟合。然而，与线性回归模型不同，ARIMA模型不具备R²拟合优度的概念。R²是用于衡量线性回归模型拟合优度的统计指标，表示模型对因变量变异性的解释程度。

在ARIMA模型中，我们通常使用诸如均方根误差（RMSE）或平均绝对百分比误差（MAPE）等指标来评估模型的拟合优度。这些指标可以衡量模型对实际观测值的预测误差程度，从而判断模型的拟合效果。

因此，对于ARIMA模型，我们可以使用其他适用的指标来评估其拟合优度，而不是R²。