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1）之前在网上查看关于时间序列分析的文章，在分析之前首先需要去掉非平稳的部分。这个非平稳的部分，包含趋势和季节性。那这样的话，季节性是不是就是没有研究价值的部分？

2）是不是对本身就有季节性变化的数据，才能在预测时，在R的forecast函数部分指定关于季节性的参数？

对本身就没有季节性变化的数据，在做预测时，就不能在R的forecast函数部分指定关于季节性的参数？

3）R的auto.arima函数，有的数据的分析结果里会包含季节性参数的部分，如ARIMA(0,1,1)(0,1,1)[12] 。

但有的数据的分析结果就不包含季节性参数的部分，如ARIMA(1,1,0)。

那是不是就可以认为，返回ARIMA(1,1,0)这个分析结果的数据，本身就不带有季节性？

1. 季节性可以有指导作用，但Arima模型必须得用平稳的数据去拟合。

2. 一般不平稳的数据，都是在建模之前就进行处理了，一般差分一次后数据就平稳了，再不行就差分两次。

3. Arima(p,d,q)中的q可不是季节哦，而是ma项，即移动平均项。