自相关系数 ACF与偏自相关系数PACF,拖尾和截尾

本文介绍了自相关系数(ACF)和偏自相关系数(PACF)的概念,强调了ACF的全局影响与PACF的局部相关性。同时,探讨了时间序列分析中拖尾和截尾的现象,提供了识别这两种情况的准则,对于时间序列建模具有指导意义。

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1、ACF

y(t,s)=E(Xtt)(Xss)

定义ρ(t,s)为时间序列的自相关系数,为ACF

ρ(t,s)=y(t,s)/sqrt(DXt * DXs)

E为期望,D为方差

 

2、PACF

自相关系数ρ(t,s)并不是只有两个点t和s的数据决定的。而是还包含了t-1 ~ s+1时间段值的影响。而PACF是严格这两个变量之间的相关性。

 

3、拖尾与截尾

拖尾是指序列以指数率单调递减或震荡衰减,而截尾指序列从某个时点变得非常小

 

出现以下情况,通常视为(偏)自相关系数d阶截尾:

  • 在最初的d阶明显大于2倍标准差范围
  • 之后几乎95%的(偏)自相关系数都落在2倍标准差范围以内
  • 且由非零自相关系数衰减为在零附近小值波动的过程非常突然

 

 

出现以下情况,通常视为(偏)自相关系数拖尾:

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