1樓：匿名使用者
自相關函式截尾，偏自相關函式拖尾用ma模型
自相關函式拖尾，偏自相關函式截尾用ar模型
如何辨別統計中的拖尾和截尾？？
2樓：匿名使用者
在sas軟體中，我們可以通過得到的自相關函式圖和偏相關函式圖來判斷。
如果樣本自相關係數和樣本偏自相關係數在最初的階明顯大於2倍標準差，而後幾乎95%的係數都落在2倍標準差的範圍內，且非零係數衰減為小值波動的過程非常突然，通常視為k階截尾；
如果有超過5%的樣本相關係數大於2倍標準差，或者非零係數衰減為小值波動的過程比較緩慢或連續，通常視為拖尾。
相關示例
ar模型：自相關係數拖尾，偏自相關係數截尾；
ma模型：自相關係數截尾，偏自相關函式拖尾；
arma模型：自相關函式和偏自相關函式均拖尾。
根據統計圖形和資料判斷
根據輸出結果，自相關函式圖拖尾，偏自相關函式圖截尾，且n從2或3開始控制在置信區間之內，因而可判定為ar(2)模型或者ar(3)模型。
這張圖可以看到，很明顯的自相關和偏自相關都是拖尾，因為資料到後面還有增大的情況，沒有明顯的收斂趨勢。
3樓：好吧八寶粥
自相關和偏自相關圖一般來說是判斷拖尾階尾和選擇arima模型的基本方法，但這種方法依然比較粗糙。
有些時候會出現自相關和偏自相關均截尾的現象，這是就需要用資訊準則來判斷了。
通過**來做一個示例：
ar模型：自相關係數拖尾，偏自相關係數截尾，
ma模型：自相關係數截尾，偏自相關函式拖尾。
arma模型：自相關函式和偏自相關函式均拖尾。
根據輸出結果，自相關函式圖拖尾，偏自相關函式圖截尾，且n從2或3開始控制在置信區間之內，因而可判定為ar(2)模型或者ar(3)模型。
自相關和偏自相關都是拖尾，資料到後面還有增大的情況，沒有明顯的收斂趨勢。
自相關7階拖尾（n從7開始縮至置信區間），偏自相關2階拖尾。
4樓：逃離惡世
一般來說，自相關和部分自相關是判斷尾隨階尾和選擇arima模型的基本方法，但這種方法還比較粗糙。
有時自相關和部分自相關被截斷，需要用資訊準則來判斷。
以**為例：
ar模型：自相關係數拖尾，部分自相關係數拖尾，ma模型：自相關係數截斷，部分自相關函式尾。
arma模型：對自相關函式和部分自相關函式進行尾化。
根據輸出結果，自相關函式圖為尾，部分自相關函式圖為尾，n控制在2或3的置信區間內，可以確定為ar（2）模型或ar（3）模型。
自相關和部分自相關都是尾的，且資料有增加的趨勢，沒有明顯的收斂趨勢。
自相關階7拖尾（n從7到置信區間），部分自相關階2拖尾。
5樓：民大小冉
看acf和pacf中的柱形圖是否過了置信上下限。
判定資料序列平穩與否的方法都有哪些？
由偏自相關圖怎麼定截尾階數，只看正向的係數還是正負都考慮？多謝啦！！ 5
6樓：路熬
如果樣本自相關係數或偏自相關係數在最初的d階明顯超過2倍標準差範圍，而後幾乎95%的自相關係數都落在2倍標準差範圍之內，而且從非0係數衰減到0非常明顯，這時視為自相關圖d階結尾。否者為d階拖尾。
非平穩時間序列**方法有哪些
關於時間序列的**可以用什麼方法
有人知道怎麼通過自相關圖和偏自相關圖判斷ARIMA模型的p和
一般自相關圖若為q階截尾則滑動係數為q.若偏自相關圖為p階截尾則自迴歸係數為p.當然這樣判斷存在一定主觀性，還需結合aic bic值來判斷 spss中arima模型中引數的p，q根據自相關的殘差圖和偏相關殘差圖怎麼看的出來？5 根據acf圖確定ma的階數q，根據pacf圖確定ar的階數p。兩條黑線為...
自相關函式有什麼意義,自相關函式有什麼意義
自相關函式在分析隨機訊號時候是非常有用的。我們在訊號與系統中學過,通過傅立葉變換可以將一個時域訊號轉變為頻域,這樣可以更簡單地分析這個訊號的頻譜。但這有個前提,那就是我們分析的訊號是確定訊號,即無噪聲的訊號 sin就是sin,cos就是cos 而在真正的通訊中,我們的傳輸環境是非常複雜的,充滿了噪聲...
判斷題偏相關函式和自相關函式都是用於說明序列相關性的
自相關函式是用來說明一個函式x t 經過時間延時 函式變成x t 之後，x t 和x t 之間的相關程度的 對於多元函式 y u x1,x2,xn 可以算出y對每一個 xi i 1 n 的相關係數，這就是偏相關 函式 係數，一共有n個。對n個偏相關係數按絕對值大小排序，找出相關性強的幾個變數，而忽略...