自相关系数和偏自相关系数以及残差在多少以内说明arima模型检验通过

在ARIMA模型中，自相关系数（ACF）和偏自相关系数（PACF）是用于进行模型检验和确定ARIMA模型阶数的重要工具。然而，并没有一个固定的阈值来判断自相关系数、偏自相关系数或残差是否通过检验，因为这取决于具体的数据和模型。

通常情况下，以下几个规则可以用作参考：

1. 自相关系数（ACF）：在ARIMA模型中，自相关系数表示时间序列数据与其自身滞后版本之间的相关性。一般来说，如果自相关系数在滞后阶数之后迅速衰减至零，表明模型中的自相关性已被捕捉或去除，可以认为通过了自相关检验。

2. 偏自相关系数（PACF）：偏自相关系数表示在控制其他滞后项的条件下，两个时间序列数据之间的相关性。与自相关系数类似，如果偏自相关系数在滞后阶数之后迅速衰减至零，则可以认为通过了偏自相关检验。

3. 残差：ARIMA模型的残差是观测数据与模型预测值之间的差异。残差序列应该是随机的、平稳的，并且不应该具有明显的自相关性。一般来说，如果残差序列在滞后阶数之后没有明显的自相关性，可以认为通过了残差检验。

需要注意的是，以上规则只是一般性的参考，具体情况可能会因数据的特点、模型的复杂度以及应用领域的要求而有所不同。因此，在进行ARIMA模型检验时，建议结合领域知识、图表分析和统计检验等方法综合判断，以确定模型是否适合。