关于自相关和偏自相关截尾的判定
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这是删减数据后的acf各位大侠顺便帮看看用哪类数据好，源数据还是截取后的数据，谢啦！
单从这个图上看，我只能得出ACF一阶截尾，q=1。 参考技术A 自相关拖尾 参考技术B 对于ARMA(p,q)模型，可以利用其样本的自相关函数 和样本偏自相关函数 的截尾性判定模型的阶数。 具体方法如下： i、对于每一个q,计算 ，，…，（M取
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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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