部分1：
Dep. Variable（需要预测的变量）、Model（模型及其参数）、Date、Time、Sample（样本数据）、No. Observations（观测数据的数量）
部分2：
Log Likelihood（对数似然函数）标识最适合采样数据的分布。虽然它很有用，但AIC和BIC会惩罚模型的复杂性，这有助于使我们的ARIMA模型变得简洁。
赤池的信息准则（AIC）有助于确定线性回归模型的强度。AIC 会惩罚添加参数的模型，因为添加更多参数将始终增加最大似然值。
贝叶斯信息准则（BIC）与 AIC 一样，BIC 也会惩罚模型的复杂性，但它也包含数据中的行数。
Hannan-Quinn信息标准（HQIC），与AIC和BIC一样是模型选择的另一个标准；但是它在实践中并不常用
部分3：
确保模型中的每个项在统计意义上是否显著。若p值大于0.05，则项不显著。
部分4：
Ljung-Box（modified Box-Pierce test）测试错误是白噪音
Ljung-Box (L1) (Q) 为Lag1的LBQ检验统计量，其Prob(Q)为 0.01，p值为0.94。由于p值高于0.05，因此我们不能拒绝零假设（误差是白噪音）
参考文章：
