计算自相关系数acf和偏相关系数pacf
时间序列分析中，自相关系数ACF和偏相关系数PACF是两个比较重要的统计指标，在使用arma模型做序列分析时，我们可以根据这两个统计值来判断模型类型（ar还是ma）以及选择参数。目前网上关于这两个系数的资料已经相当丰富了，不过大部分内容都着重于介绍它们的含义以及使用方式，而没有对计算方法有详细 ...
原文：自相关系数 ACF与偏自相关系数PACF，拖尾和截尾
ACF y t,s E Xt t Xs s 定义 t,s 为时间序列的自相关系数，为ACF t,s y t,s sqrt DXt DXs E为期望，D为方差 PACF 自相关系数 t,s 并不是只有两个点t和s的数据决定的。而是还包含了t s 时间段值的影响。而PACF是严格这两个变量之间的相关性。 拖尾与截尾 拖尾是指序列以指数率单调递减或震荡衰减，而截尾指序列从某个时点变得非常小 出现以下情 ...
2019-04-22 16:00 0 7288 推荐指数：
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