在R中，有data3_16数据集，第一列为年，第二列为死亡率，请用代码完成以下问题：（1）如果判断该序列平稳，请确定平稳序列具有ARMA族中哪个模型的特征；（2）如果判断该序列非平稳，请考察一阶差分后序列的平稳性和相关性特征

(1) 如果判断该序列平稳，请确定平稳序列具有 ARMA族中哪个模型的特征

为了判断序列是否平稳，可以使用 ADF (Augmented Dickey-Fuller) 检验或 KPSS (Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin) 检验。如果检验结果显示序列平稳，则可以使用自相关函数 (ACF) 和偏自相关函数 (PACF) 来确定 ARMA 模型的特征。

假设数据集名为 `data3_16`，年份列名为 `year`，死亡率列名为 `death_rate`，则可以使用以下代码进行平稳性检验和 ARMA 模型识别：

library(tseries)

# ADF 检验
adf.test(data3_16$death_rate)

# KPSS 检验
kpss.test(data3_16$death_rate)

# ACF 和 PACF
acf(diff(data3_16$death_rate), lag.max = 20)
pacf(diff(data3_16$death_rate), lag.max = 20)

根据 ADF 和 KPSS 检验的结果，如果两个检验都显示序列平稳，则可以使用 ACF 和 PACF 来识别 ARMA 模型。如果 ADF 或 KPSS 检验显示序列非平稳，则需要进行差分处理，再次进行平稳性检验。

(2) 如果判断该序列非平稳，请考察一阶差分后序列的平稳性和相关性特征

如果 ADF 或 KPSS 检验显示序列非平稳，则可以使用一阶差分来对序列进行差分处理。差分处理的代码如下：

diff_death_rate <- diff(data3_16$death_rate)

然后可以再次使用 ADF 和 KPSS 检验来检验差分后的序列是否平稳：

# ADF 检验
adf.test(diff_death_rate)

# KPSS 检验
kpss.test(diff_death_rate)

如果检验结果显示差分后的序列平稳，则可以使用 ACF 和 PACF 来识别 ARMA 模型：

# ACF 和 PACF
acf(diff_death_rate, lag.max = 20)
pacf(diff_death_rate, lag.max = 20)

如果差分后的序列仍然非平稳，则需要进行高阶差分，直到序列变得平稳为止。