ARIMA模型的结果可以通过多种方式进行解释和分析。

其中，最常见的方式是查看模型的拟合程度和残差分析。拟合程度可以通过观察模型的拟合曲线和残差图来判断，如果拟合曲线与实际数据较为接近，残差图呈现出随机分布的特征，则说明模型的拟合程度较好。此外，还可以通过计算模型的C、BIC等指标来评估模型的拟合程度。残差分析可以通过观察残差的自相关性和偏自相关性来判断，如果残差呈现出随机分布的特征，则说明模型的残差分析较好。同时，还可以通过计算残差的均值和标准差来评估模型的残差分析。总之，ARIMA模型的结果需要综合考虑多个方面，以确定模型的可靠性和适用性。

1、曲线拟合过程。

2、【分析】，【回归】，【曲线估计】，选择相应变量和拟合模型，得到结果，拟合效果较好。

3、利用指数模型进行预测。

4、首先按照传统的操作方法，n代表了x，y的个数，所以要对n实行加权个案处理。

5、这个时候再对x统计分析发现：数据显示有171个，接着进行线性回归。

1. ARIMA模型结果的解读需要结合多个指标进行分析，主要包括拟合度检验、残差分析、参数检验等等。

2. 在进行拟合度检验时，需要比较实际值和预测值的差异，确定模型的拟合情况。残差分析能够检验模型是否具有随机性等性质。参数检验包括模型中的AR系数和MA系数的显著性检验等。 3. 除了这些方面的分析之外，还可以考虑引入其他指标来更全面地评价模型效果，例如预测准确率等。综上所述，ARIMA模型结果的评价需要结合多个方面进行分析，不能仅凭狭隘的指标做出判断。