根据acf和pacf如何确定pq

PACF（Partial Auto Correlation Function）和ACF（Auto Correlation Function）是在时间序列分析中用于确定时间序列模型的重要工具。

当我们观察时间序列的ACF和PACF图时，可以根据以下准则选择AR或MA模型的阶数：

1. 如果PACF图截尾，则可以选择AR模型。AR模型的阶数取决于PACF图中最后一个显著的拉格朗日乘子的滞后项。

2. 如果ACF图截尾，则可以选择MA模型。MA模型的阶数取决于ACF图中最后一个显著的自相关系数的滞后项。

3. 如果PACF和ACF图都截尾，则可以选择ARMA模型。ARMA模型的阶数取决于PACF图和ACF图中最后一个显著的拉格朗日乘子和自相关系数的滞后项。

在实践中，通常需要通过比较多个模型的拟合优度和预测能力来确定最好的模型。