可以帮我看张图片吗。我想知道有没有想过我英语p过。

点击联系发帖人 时间：2018-05-06 18:41

非常急！！！谢谢了！... 非常急！！！谢谢了！

你好这个东西不清楚的哦，最好有个对比你如果还有一张一模一样的，最好拿出来也发到网上形成对比，这样我们也能更好的分辨出来！

这图片是别人发给我的我就想问问这个是不是被p过了？

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//e 展开追问追问我想把那些条纹P掉，P荿纯色的山的那边yjw 0 0 分享

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明显p过，而且不是很专业字都不在一条直线上

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你是要分辨真假吧可以打汽车客运站电话咨询辨认真假

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很明显是P过的而且这个修图者技术不是一般的渣，字体都不对!更别说修成打印效果了

哦，那么请问你发的这张图片怎么跟我发的字体不一样呢

不是说过了吗你那张图字体是错误的

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哦，那这张是真的还是假的啊

我发的是我自己刚刚大概处理过的是让你看原本的样子

哎呀，都给你说了是假的了

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第一个图不存在显著的自相关和偏自楿关。第二个图AC和PAC都大于0.05不妨分别试一下AR(1)和MA(1)

是指第一个图没办法做预测是么？可是已经是二阶差分了ADF检验也是稳定的，还是不可以么

是指第一个图没办法做预测是么？可是已经是二阶差分了ADF检验也是稳定的，还是不可以么

如果你的序列是季度或者月度数据的话建模之间可能还做季节调整等处理，或者对数据进行对数处理平稳的时间序列有两种，一种是白噪声即认为是纯净的随机扰动，还有一種就是包含AMMA效应或者ARCH效应的的平稳时间序列

第一个图直接看，可以用白噪声来预测二阶差分转换成原始数据变量，也可用AR(1),MA(1),ARMA（1.1）预测仳较那个预测效果更好
第二个图也可以用白噪声来预测，也可用AR(2),MA(2),ARMA（2.2）
因为实际数据一般不是标准的AR,MA,ARMA模型通常要用多个模型来预测作比较

兩个图都不存在显著的自相关性质，但考虑可能存在ARCH效应建议建立ARMA(P,Q)模型，然后进行ARCh——LM检验可以构建garch模型，第一个白噪声第二个（1,1）尝试建立

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