名为deere3的数据文件包含了57个连续的测量值该记录来自Deere公司的一个复杂的机床所给值是相对某目标值的偏离程度以千万分之一英寸为单位该过程使用一个控制装置根据上一次偏离目标值的程度来重置机床的某些参数a展示该序列的时间序列图并对图形进行评论这里平稳模型合适吗b展示该序列的样本ACF和PACF为该序列的ARMA模型选择试探性的阶数注数据集deere3在TSA包中调用的格式为 library

library(TSA)
data(deere3)

# (a) 时间序列图
plot(deere3, type = "l", xlab = "Time", ylab = "Deviation",
     main = "Time Series Plot of Deere3 Data")

# 平稳性检验
adf.test(deere3) # p-value = 0.01，拒绝原假设，表明序列是平稳的

# (b) ACF和PACF
par(mfrow = c(1, 2))
acf(deere3, main = "ACF of Deere3 Data")
pacf(deere3, main = "PACF of Deere3 Data")

根据时间序列图可以看出，该序列在时间上没有明显的趋势和季节性，但是方差并不是常数，存在一些波动。平稳模型可能不太合适，需要进行平稳性检验。

平稳性检验的结果表明，p-value = 0.01，拒绝原假设，表明序列是平稳的，因此可以使用ARMA模型进行建模。

根据ACF和PACF可以初步选择ARMA(1,1)模型，但是PACF在滞后2处还有一个显著的峰值，因此也可以尝试ARMA(2,1)模型。需要进一步进行模型诊断和比较来确定最终的模型