《表1 四个备选ARIMA模型的参数估计和模型检验结果》

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《运用ARIMA模型预测巴基斯坦新型冠状病毒肺炎疫情发展趋势的结果分析》

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对模型检验的无效假设是所有参数的系数都为0，模型拟合统计量用于比较各模型之间拟合效果的优劣性。SPSS给出的拟合优度统计量有平稳的R2、R2、标准化的BIC等，其中平稳的R2、R2值越大越好，BIC值越小越好。4个备选模型的参数检验结果、拟合优度统计量及残差序列白噪声检验统计量见表1。根据参数估计和拟合优度的结果，可以看出最优的模型为ARIMA（2，1，0），其中所有的参数都有统计学显著性，平稳的R2、R2值最大，而BIC最小，且残差序列的Ljung-Box Q检验结果显示接受残差序列是白噪声的原假设，说明模型对原序列信息提取充分，进一步证实了所选模型是恰当的。