From the time plot, it appears that

From the time plot, it appears that the random fluctuations in the time series are roughly constant in size over time,
so an additive model is probably appropriate for describing this time series.
Furthermore, the time series appears to be stationary in mean and variance, as its level and variance appear to be
roughly constant over time. Therefore, we do not need to difference this series in order to fit an ARIMA model,
but can fit an ARIMA model to the original series (the order of differencing required, d, is zero here).
We can now plot a correlogram and partial correlogram for lags 1-20 to investigate what ARIMA model to use:

Kết quả (Việt) 1:

Từ thời gian cốt truyện, nó xuất hiện ngẫu nhiên fluctuations trong chuỗi thời gian là khoảng không đổi trong kích thước theo thời gian,Vì vậy, một mô hình phụ gia là có lẽ thích hợp với mô tả dòng thời gian này.Hơn nữa, dòng thời gian xuất hiện để được cố định ở mean và phương sai, như mức độ và phương sai của nó xuất hiện đểkhoảng liên tục theo thời gian. Vì vậy, chúng ta không cần đến loạt bài này để fit một mô hình ARIMA, có sự khác biệtnhưng có thể fit ARIMA một mô hình cho bộ truyện gốc (thứ tự của các differencing qui, d là zero ở đây).Chúng tôi bây giờ có thể vẽ một correlogram và một phần correlogram cho chậm lại 1-20 để điều tra những gì mô hình ARIMA sử dụng:

Kết quả (Việt) 2:

Từ những âm mưu gian, nó xuất hiện rằng uctuations fl ngẫu nhiên trong chuỗi thời gian là khoảng không đổi trong kích thước theo thời gian,
do đó, một mô hình phụ có lẽ là thích hợp để mô tả chuỗi thời gian này.
Hơn nữa, các chuỗi thời gian dường như đứng yên trong bình và phương sai, như mức độ và phương sai của nó xuất hiện được
khoảng không đổi theo thời gian. Vì vậy, chúng ta không cần đến sự khác biệt của loạt bài này để fi t một mô hình ARIMA,
nhưng có thể fi t một mô hình ARIMA cho loạt phim gốc (thứ tự của Differencing yêu cầu, d, là số không ở đây).
Bây giờ chúng ta có thể vẽ một correlogram và một phần correlogram cho độ trễ 1-20 để điều tra những gì ARIMA mô hình để sử dụng: