您好 JMP-Com，
我從一個客戶那裡得到了這個問題，他想在他們的應用程序中使用 ARIMA 模型或時間序列預測 (TSF)。
第一列是時間戳
第 2 列 - N 列有數據點
問題：ARIMA 平台或 TSF 能否說明來自不同時間尺度的滯後點的貢獻？
例如;假設我有月度銷售數據，並且我知道 4 月份的銷售額對 6 月份的銷售額有影響。 所以我知道 2 個月的滯後對我的模型很重要。 但是是否存在對今天也有影響的每週/每天/每小時的延遲？ 所以我知道 2 個月的滯後很重要，但我可以看看 3 週前的滯後是否也很重要嗎？
月和周在不同的時間尺度上，客戶有以分鐘為單位的數據。 但他們想知道哪個時間尺度對他們的時間序列模型最重要：每年、每季度、每月、每週。 並且如果時間序列模型可以使用來自不同時間尺度的滯後點。
謝謝你，
可愛的
