自相關系數 ACF與偏自相關系數PACF，拖尾和截尾
1、ACF y(t,s)=E(Xt-µt)(Xs-µs) 定義ρ(t,s)為時間序列的自相關系數，為ACF ρ(t,s)=y(t,s)/sqrt(DXt * DXs) E為期望，D為方差 2、PACF 自相關系數ρ(t,s)並不是只有兩個點t和s的數據決定的。而是還包含了t-1 ...
原文：計算自相關系數acf和偏相關系數pacf
時間序列分析中，自相關系數ACF和偏相關系數PACF是兩個比較重要的統計指標，在使用arma模型做序列分析時，我們可以根據這兩個統計值來判斷模型類型 ar還是ma 以及選擇參數。目前網上關於這兩個系數的資料已經相當豐富了，不過大部分內容都着重於介紹它們的含義以及使用方式，而沒有對計算方法有詳細的說明。所以雖然這兩個系數的計算並不復雜，但是我認為還是有必要做一下總結，以便於其他人參考。本文的內容將主 ...
2020-01-07 17:11 0 5421 推薦指數：
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