自相关系数 ACF与偏自相关系数PACF，拖尾和截尾
1、ACF y(t,s)=E(Xt-µt)(Xs-µs) 定义ρ(t,s)为时间序列的自相关系数，为ACF ρ(t,s)=y(t,s)/sqrt(DXt * DXs) E为期望，D为方差 2、PACF 自相关系数ρ(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-1 ...
原文：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的说明。所以虽然这两个系数的计算并不复杂，但是我认为还是有必要做一下总结，以便于其他人参考。本文的内容将主 ...
2020-01-07 17:11 0 5421 推荐指数：
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