acf和pacf图怎么看p,q

ACF（自相关函数）和PACF（偏自相关函数）图可以用来帮助我们选择 AR 模型和 MA 模型的阶数。

在 ACF 图中，当滞后阶数为 q 时，ACF 的值会在 q 处达到一个峰值，然后截尾。因此，我们可以将 q 设置为 ACF 图上最后一个峰值之后的第一个截尾点。

在 PACF 图中，当滞后阶数为 p 时，PACF 的值会在 p 处达到一个峰值，然后截尾。因此，我们可以将 p 设置为 PACF 图上最后一个峰值之后的第一个截尾点。

需要注意的是，ACF 和 PACF 图并不能总是明确地告诉我们应该选择什么样的 p 和 q 值。在实践中，我们可能需要尝试不同的 p 和 q 值，来选择最佳的模型。

相关问题

ACF和PACF中p q 的确定

在时间序列分析中，我们可以使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来确定AR模型和MA模型中的参数p和q。

当我们观察ACF和PACF时，如果ACF在滞后k处呈指数衰减，而PACF在滞后k处截尾，则我们可以选择一个AR(p)模型，其中p是截尾处的滞后数。反之，如果PACF在滞后k处呈指数衰减，而ACF在滞后k处截尾，则我们可以选择一个MA(q)模型，其中q是截尾处的滞后数。

需要注意的是，这只是一种指导性的方法，实际上我们需要结合其他方法和模型选择准则来确定最佳的p和q值。

查看acf与pacf确定q和p是什么

ACF（自相关函数）和PACF（偏自相关函数）是时间序列分析中用于确定ARIMA模型中p、q参数的重要工具。

ACF是时间序列与其自身滞后版本之间的相关性，表示为y轴上的相关系数，x轴上的滞后期数。PACF是在控制其他滞后期的影响下，一个滞后期与当前序列之间的相关性，也表示为y轴上的相关系数，x轴上的滞后期数。

通过观察ACF和PACF的图形，可以对ARIMA模型的p、q参数进行初步估计。

如果ACF逐渐减少并在某个滞后期后截尾，而PACF在该滞后期处有显著的峰值，那么说明该滞后期是ARIMA模型中的p参数。

如果PACF逐渐减少并在某个滞后期后截尾，而ACF在该滞后期处有显著的峰值，那么说明该滞后期是ARIMA模型中的q参数。

需要注意的是，ACF和PACF图形的观察并不是完全可靠的，需要结合其他方法进行模型的选择和参数的确定。