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本文探讨用 ARIMA 模型进行预测。思考一些简略的安稳的 AR（1）模仿工夫序列
> for(t in 2:n) X\[t\]=phi*X\[t-1\]+E\[t\]
> plot(X,type="l")
如果咱们拟合一个 AR（1）模型。
arima(X,order=c(1,0,0),
+ include.mean = FALSE)
咱们察看到预测值向 0 的指数衰减，以及减少的置信区间（其中方差减少，从白噪声的方差到安稳工夫序列的方差）。一般线是有条件的预测（因为 AR（1）是一个一阶马尔可夫过程），虚线是无条件的。让咱们存储一些数值，把它们作为基准。
如果咱们拟合一个 MA（1）模型
> P=predict(model,n.ahead=20)
> plot(P$pred)
在两个滞后期之后，预测是有效的，而且（条件）方差放弃不变。但如果咱们思考一个具备较长阶数的挪动均匀过程。
> P=predict(model,n.ahead=20)
> plot(P$pred)
>
咱们失去一个能够与 AR(1) 过程相比拟的输入。因为咱们的 AR(1) 过程也能够被看作是一个具备有限阶数的 MA(∞)。
然而，如果咱们认为工夫序列不是安稳的，那么咱们就拟合一个 arima 模型
> model=arima(X,order=c(0,1,0),
+ include.mean = FALSE)
咱们察看到：预测是安稳的，置信区间一直减少，实际上，方差向无穷大减少（以线性速度）。因而，在辨别一个工夫序列时应该十分小心，它将对预测产生微小影响。
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