方老师您好！我有2个问题：
问题1：在时间序列的操作中，我们首先需要判断样本数据是否是独立的。若“相关”，则检验是否是“平稳的”，若是平稳的，则选择p和q的值，然后选择最合适的模型，进行预测。这样的判断顺序对吗？
问题2：在判断是否独立的时候，按照您课件上的第一讲介绍的，我们可以用autocorrelation的ACF和Box.test来检验。
关于ACF图，我们要看下面两点？1.各时间段内到X轴的距离（越小，独立性越高）2.不超过标准范围（蓝线）。对1，如果离X轴远，说明独立性不高，依赖性渐强。2，超过蓝线，说明什么呢？说明数据不稳定？
关于Box.test， 如果P-value《0.05，拒绝H0，接受H1，说明数据不是独立的，是存在相关性的。
我们可以继续检验“平稳性”。

请问方老师，我的理解正确吗？
谢谢！

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