acf图和pacf图判断模型 怎么看ACF图和PACF图？
怎么看ACF图和PACF图？
您需要了解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。这两个相关系数的尾随表示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。
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。
在eviews中，如何看自相关图和偏自相关图确定，pq，如下图，谢谢了，几等？
ACF在一阶中被截断，因此q=1；P可以根据PACF尝试1~4，并根据AIC取最小模型。
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。
acf图和pacf图判断模型 如何从acf和pacf看出q和p acf图怎么分析平稳性
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