acf pacf 截尾 拖尾 如何判定ACF和PACF的拖尾截尾？
如何判定ACF和PACF的拖尾截尾？
在SAS软件中，我们可以通过自相关函数图和偏相关函数图来判断。如果样本自相关系数和样本偏自相关系数在初始顺序上明显大于标准差的2倍，则几乎95%的系数落在标准差的2倍范围内，而非零系数衰减到小值波动的过程是非常突然的，通常被认为是k阶截断；如果超过5%的样本相关系数大于标准差的2倍，或者非零系数衰减到很小的值波动，这个过程是缓慢的或连续的，通常被认为是一种阻力。
怎么分辨截尾和拖尾？
1. 定义
截断是指时间序列的自相关函数（ACF）或偏自相关函数（PACF）在某一阶后均为0的性质（如AR的PACF）；拖尾是指ACF或PACF在某一阶后不均为0的性质（如AR的ACF）。对于AR和Ma模型，判断方法是不同的：AR（P）模型的自相关函数ACF经过一定的步长（截断）后不能为零，而是呈指数衰减（或以正弦波形式衰减），称为尾波。
MA（q）模型的偏自相关函数PACF在某一步后不能为零（截断），而是呈指数衰减（或正弦波形式），称为尾波。
2. 如何判断
自相关图既不拖尾也不删失。上述图的自相关是一种三角对称形式，是一种典型的单调趋势图。
的ACFFACF是什么拖尾截尾的？
首先，看图片。一种情况称为尾翼脱落，尾翼有一个长长的尾巴。另一种情况称为截断截断，尾部截断。然后我会教你一个简明的公式：AR截断（ACF截断，PACF截断），Ma截断，前两种情况下的ARMA截断，根据这个公式，你可以确定AR或Ma的PQ。如果图形同时有尾或截断，可以直接使用AIC-BIC。当然，上述过程对概念的理解是没有帮助的。你需要知道尾随是针对序列的自相关系数还是偏相关系数。如果尾随不能快速接近0，则表示尾随。两个相关系数的拖尾表示ARMA模型是Ma模型或AR模型，也可以是ARMA模型，只要序列是稳定的。
怎么看ACF图和PACF图？
让我们举个例子。例如，周期为12的月度数据具有季节性影响。
首先，对于一阶12阶差分，通过观察ACF PACF，可以看出它是简单的加法模型还是乘法季节模型
如果是乘法模型，我们要模拟ARIMA模型的季节性部分
ARIMA的季节性部分是根据ACF PACF的周期位置来确定其模型参数ar Ma
季节性=列表（顺序=C（u0，1，0），周期=0）周期是默认的
------------------------------------------------------------------------------------------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -, 自动阿里玛（）直接拟合得到系统所考虑的ARIMA模型参数。
然后预测（H=预测期数）行。
这是给外行的，
但是如果你真的想学好它，你需要测试模型，特别是剩余的。
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