使用最佳 ARIMA 模型的结果来评估模型的充分性并检查预测。使用“模型摘要”表中的“均方偏差”(MSD) 将最佳 ARIMA 模型与具有相同差异顺序的其他 ARIMA 模型的拟合进行比较。对于没有差异的 ARIMA 模型,请使用 MSD 将 ARIMA 模型的拟合度与其他时序模型(如 趋势分析.有关最佳 ARIMA 模型的结果的详细信息,请选择指向 ARIMA 统计信息说明的链接。

平均偏差平方和 (MSD)

平均偏差平方和 (MSD) 度量时间序列值拟合的准确度。异常值对 MSD 的影响比对 MAD 的影响大。

解释

用来比较不同时间序列模型的拟合度。值越小表示拟合得越好。

准确度度量基于提前一个周期的残差。在每个时间点,模型用于为下一个时间段预测 Y 值。预测值(拟合值)和实际 Y 之间的差异是提前一个周期的残差。因此,准确度度量提供在您预测数据末端外 1 个周期的值时可能遇到的准确度表示。所以,准确度度量不指示 1 个周期以外的预测准确度。如果您要使用模型进行预测,则不应当仅基于准确度度量做出决策。您还应当检查模型的拟合度以确保预测值和模型沿着数据紧密分布,尤其是在序列末端。