摘要
统计建模和统计检验是统计分析中极为重要的内容，它们往往都要求样本数据满足一定的条件。比如，统计建模是以服从某种概率分布的样本观测数据为基础，通过估计得到的；统计检验要求样本数据满足随机性、独立性、正态性、方差齐性等条件，并且要验证待处理的样本数据是否满足这些条件，只有满足要求的条件，得到的结论才是有效而可靠的。当条件不满足时，需对待处理的原始样本数据进行适当的变换。这些工作对统计分析具有十分重要的作用，却被以往的研究所忽视，本文拟对与此相关的问题作进一步的探讨。一、ＡＲＭＡ模型对数据序列的平稳性要求条件及其数据变换ＡＲＭＡ模型是时序模型中最常用的模型，并在统计模型中占有重要的位置。建立ＡＲＭＡ
出版日期
1999年09月19日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
