如何判定ACF和PACF的拖尾截尾？在SAS軟件中，我們可以通過自相關函數圖和偏相關函數圖來判斷。如果樣本自相關系數和樣本偏自相關系數在初始順序上明顯大于標準差的2倍，則幾乎95%的系數落在標準差的2

如何判定ACF和PACF的拖尾截尾？

在SAS軟件中，我們可以通過自相關函數圖和偏相關函數圖來判斷。如果樣本自相關系數和樣本偏自相關系數在初始順序上明顯大于標準差的2倍，則幾乎95%的系數落在標準差的2倍范圍內，而非零系數衰減到小值波動的過程是非常突然的，通常被認為是k階截斷；如果超過5%的樣本相關系數大于標準差的2倍，或者非零系數衰減到很小的值波動，這個過程是緩慢的或連續(xù)的，通常被認為是一種阻力。

怎么分辨截尾和拖尾？

1. 定義

截斷是指時間序列的自相關函數（ACF）或偏自相關函數（PACF）在某一階后均為0的性質（如AR的PACF）；拖尾是指ACF或PACF在某一階后不均為0的性質（如AR的ACF）。對于AR和Ma模型，判斷方法是不同的：AR（P）模型的自相關函數ACF經過一定的步長（截斷）后不能為零，而是呈指數衰減（或以正弦波形式衰減），稱為尾波。

MA（q）模型的偏自相關函數PACF在某一步后不能為零（截斷），而是呈指數衰減（或正弦波形式），稱為尾波。

2. 如何判斷

自相關圖既不拖尾也不刪失。上述圖的自相關是一種三角對稱形式，是一種典型的單調趨勢圖。

的ACFFACF是什么拖尾截尾的？

首先，看圖片。一種情況稱為尾翼脫落，尾翼有一個長長的尾巴。另一種情況稱為截斷截斷，尾部截斷。然后我會教你一個簡明的公式：AR截斷（ACF截斷，PACF截斷），Ma截斷，前兩種情況下的ARMA截斷，根據這個公式，你可以確定AR或Ma的PQ。如果圖形同時有尾或截斷，可以直接使用AIC-BIC。當然，上述過程對概念的理解是沒有幫助的。你需要知道尾隨是針對序列的自相關系數還是偏相關系數。如果尾隨不能快速接近0，則表示尾隨。兩個相關系數的拖尾表示ARMA模型是Ma模型或AR模型，也可以是ARMA模型，只要序列是穩(wěn)定的。

怎么看ACF圖和PACF圖？

讓我們舉個例子。例如，周期為12的月度數據具有季節(jié)性影響。

首先，對于一階12階差分，通過觀察ACF PACF，可以看出它是簡單的加法模型還是乘法季節(jié)模型

如果是乘法模型，我們要模擬ARIMA模型的季節(jié)性部分

ARIMA的季節(jié)性部分是根據ACF PACF的周期位置來確定其模型參數ar Ma

季節(jié)性=列表（順序=C（u0，1，0），周期=0）周期是默認的

------------------------------------------------------------------------------------------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -, 自動阿里瑪（）直接擬合得到系統(tǒng)所考慮的ARIMA模型參數。

然后預測（H=預測期數）行。

這是給外行的，

但是如果你真的想學好它，你需要測試模型，特別是剩余的。