ACF PACF测定ARIMA

ACF和PACF是时间序列分析中常用的工具，用于测定ARIMA模型的阶数。

ACF（Autocorrelation Function）自相关函数，用于衡量时间序列数据在不同滞后阶数下的相关性。它计算每个滞后阶数的自相关系数，即当前观测值与滞后观测值之间的相关性。ACF图可以帮助我们确定时间序列数据是否存在自相关性，以及自相关性的滞后阶数。

PACF（Partial Autocorrelation Function）偏自相关函数，用于衡量时间序列数据在不同滞后阶数下的偏相关性。它计算每个滞后阶数的偏自相关系数，即当前观测值与滞后观测值之间的偏相关性，消除了中间滞后阶数的影响。PACF图可以帮助我们确定时间序列数据是否存在偏相关性，以及偏相关性的滞后阶数。

ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）自回归积分移动平均模型，是一种常用的时间序列预测模型。ARIMA模型结合了自回归（AR）模型、差分（I）模型和移动平均（MA）模型的特点，可以对非平稳时间序列进行建模和预测。ARIMA模型的阶数可以通过ACF和PACF图来确定。

ACF和PACF测定ARIMA模型的阶数是一个重要的步骤，可以通过观察ACF和PACF图的截尾性质来确定ARIMA模型的阶数。一般来说，ACF图在滞后阶数上呈指数衰减，而PACF图在滞后阶数上截尾。根据ACF和PACF图的特点，可以确定ARIMA模型的p、d和q参数，其中p表示AR模型的阶数，d表示差分的阶数，q表示MA模型的阶数。

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