acf图怎么看序列相关
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参考技术A 步骤1：获取被观测系统时间序列数据步骤2：对数据绘图，观测是否为平稳时间序列( 一般都不平稳)；对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算，化为平稳时间序列
步骤3：经过第二步处理，已经得到平稳时间序列。要对平稳时间序列分别求得其自相关系数ACF 和偏自相关系数PACF ，通过对自相关图和偏自相关图的分析，得到最佳的阶层p和阶数q
Python使用matplotlib可视化时间序列自回归ACF图和偏自回归PACF图ACF图显示了时间序列与其自身滞后的相关性PACF显示了任何给定的滞后（时间序列）与当前序列的自相关性
Python使用matplotlib可视化时间序列自回归ACF图和偏自回归PACF图、ACF图显示了时间序列与其自身滞后的相关性、PACF显示了任何给定的滞后（时间序列）与当前序列的自相关性，但消除了滞后之间的贡献（Autocorrelation (ACF) and Partial Autoco
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