R forecast::auto.arima()不包括季节差异

R forecast::auto.arima()是一个R语言中的函数，用于自动选择ARIMA模型。ARIMA模型是一种时间序列预测模型，可以用于分析和预测时间序列数据。

ARIMA模型由三个部分组成：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。auto.arima()函数通过对时间序列数据进行自动拟合，选择最佳的ARIMA模型，以实现时间序列的预测。

auto.arima()函数的主要参数包括时间序列数据、季节性、差分阶数等。它会根据数据的特征自动选择最佳的ARIMA模型，并返回模型的参数和拟合结果。

auto.arima()函数的优势在于它能够自动选择最佳的ARIMA模型，无需手动调整模型参数。它还可以处理具有季节性差异的时间序列数据，提供准确的预测结果。

auto.arima()函数适用于各种时间序列预测场景，包括经济学、金融学、气象学等领域。它可以用于预测未来的销售量、股票价格、天气变化等。

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