怎么看acf和pacf图定阶，请举例

ACF和PACF图是用于确定时间序列模型中AR和MA项的阶数的工具。一般来说，如果ACF截尾，而PACF在某个阶数后截尾，则可以确定AR模型的阶数；反之，如果PACF截尾，而ACF在某个阶数后截尾，则可以确定MA模型的阶数。

举个例子，假设我们有以下时间序列数据：

[10, 11, 12, 14, 16, 19, 20, 21, 23, 25, 29, 30, 32]

我们可以首先绘制出该时间序列的ACF和PACF图：

import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

data = [10, 11, 12, 14, 16, 19, 20, 21, 23, 25, 29, 30, 32]

plot_acf(data)
plt.show()

plot_pacf(data)
plt.show()

ACF图：


PACF图：


从ACF图中可以看出，自相关系数在2阶后基本上都非常小，因此我们可以确定该时间序列的MA阶数为2。从PACF图中可以看出，偏自相关系数在2阶后截尾，因此我们可以确定该时间序列的AR阶数为2。因此，该时间序列可以使用ARMA(2,2)模型来进行建模。