Natalia e Rodrigo, 

eu tambem usei a função autoarima e tive o mesmo problema que a Natalia! 
Bom não sei se conseguem usar esta função, achei os resultados extranhos, acho que deves acreditar mas na tua leitura dos ACF e PACF, e experimentar con diferentes diferenciações de d e D (não muitas, eu diría dependendo de teus acf/pacf tentar d=0, d= 1, e D= 0, e D=1) e chega. 
Eu pessoalmente desconfio um pouco desta função, ja que meu ARIMA era obvio um AR(1) e o autoarima deu um modelo MA (1) , acho que deves ficar com o modelo que identificastes....o se calhar como sugeriu o Rodrigo, deves dar o valor de entrada de D, o tal vez deves revisar o stepwise, tipo nas regressões lineares multiples, este algoritmo do stepwise funciona ótimo!
avisa se consegues usar esta função, assim eu tambem posso experimentar!
boa sorte 
Carlos
P.D.Recomendo o livro de Shumway e Stoffer, Time series Analysis and its applications, e ótimo!


2012/11/26 Rodrigo Coster <rcoster@gmail.com>
A escolha dos valores de D e d não se dão através do BIC, AIC e AICc (se não me engano, não é nem correto comparar modelos com número de diferenciações diferentes através deles)

Tu pode especificar o valor D=1 no auto.arima() e ver se ele encontra o mesmo valor.

Em 26/11/2012, às 15:44, Natalia Martins <nsmbarreto@gmail.com> escreveu:

Rodrigo eu não coloquei o parâmetro stepwise=FALSE 
e os modelos auto.arima apresentaram d=D=0.

Em 26 de novembro de 2012 15:33, Rodrigo Coster <rcoster@gmail.com> escreveu:
Duas perguntas:

1) No auto.arima() tu colocou o parâmetro stepwise=FALSE ?
2) O modelo do auto.arima() também possui d=0 e D=1?


2012/11/26 Natalia Martins <nsmbarreto@gmail.com>
Prezados, boa tarde.
Analisando dados de temperatura identifiquei um modelo SARMA(1,0,0) x (1,1,1) 
e a função auto.arima identificou um outro modelo, que não é o mesmo.
Fui verificar o criterio de escolha da função e segundo o tutorial, diz se:

A referida função consiste no ajuste de possíveis modelos optando pelo modelo com o menor critério de BIC, AIC ou AICc, realizando uma pesquisa sobre o melhor modelo, dentro das limitações de ordem fornecida.

No entanto quando comparei o modelo identificado por mim e pela função auto.arima, o meu modelo tinha um menor AIC, BIC e AICc.

Aguem poderia me ajudar?

Att,

--

Natália da Silva Martins
Bacharel em Estatística - Universidade Estadual de Maringá/ UEM
Mestranda em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP
Contato: (19) 8306-4743 



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Carlos A. Pombo Sonderblohm
PhD Student on Marine Science (Fisheries)
Faculdade de Ciências e Tecnología
Universidade do Algarve,
Campus de Gambelas
8005-139 Faro
Portugal
Tef. 289 800 905 ext. 7605