1、 打开工作表“服务处所.MTW”。
2、左键单击菜单栏选择统计 ---> 时间序列 ---> 综合自回归移动平均 (ARIMA)。
3、在序列项下，输入食品， 选中拟合季节模型。在周期中，输入 12。在非季节下的自回归中输入 1。在季节下的差分中输入 １， 单击图形。选中残差的 ACF 和残差的 PACF， 在每个对话框中单击确定。
4、按Ctrl+E,单击图形。选中时间序列图。单击确定。
5、单击预测。在预测点数中，输入 12。在每个对话框中单击确定。
6、我们得出以下结果：
7、解释结果：
ARIMA 使用 AR(1) 模型在会话窗口和图形窗口中给出置信限为 95% 的预测。季节因素决定未来 12 个月的预测情况，且预测值比前 12 个月稍高。
