(1 1B S B S 1S B S 1 ) X t at 。
(1 1B n B n )(1 S B S ) X t at
(7.3.8)
由此可求得偏自相关函数。这种方法可以推广到 AR(n)模型
( B)U ( B S ) X t at ，
或更一般的情形 即
(7.2.6a)
只考虑不同年份同月的资料之间的相关关系。 (7.2.6b)
表示同年不同月之间几乎不存在依赖关系，但受前一期 扰动的影响。即时间序列资料消除了季节因素之后适合于一 个 MA(1)模型。 更一般的是模型（7.2.5）和（7.2.6）中的周期长度 12 可以用 S 替代。
3. (1 B S ) X t C (1 1B)(1 S B S )at 4. (1 B) X t (1 S B S )at 5. (1 B S ) X t (1 S B S )at 6. (1 1B)(1 B S ) X t (1 S B S )at 7. (1 1B S ) X t C (1 1B)at 8. (1 B S )2 X t C 2 S ( B)at
D (1 1 B S ) S X t et
一阶移动平均季节模型 Wt et 1et S ，或Wt (1 1B S )et
D S X t (1 1B S )et
一般的季节性 ARMA 模型 U ( B S )Wt V ( B S )et
D U ( B S ) S X t V ( B S )et
D X t V ( B S )et 在随机季节模型 U ( B S ) S
(7.1.6)
中，由于 et 不是独立的，因此不妨假设 et 适合一个 ARIMA(n,d,m)： ( B) d et ( B)at ，
