1樓：匿名使用者
沒有源資料的相關情況如何比較？
單從這個圖上看，我只能得出acf一階截尾，q=1。
2樓：匿名使用者
對於arma(p,q)模型，可以利用其樣本的自相關函式 和樣本偏自相關函式 的截尾性判定模型的階數。 具體方法如下： i、對於每一個q,計算 ，，…，（m取
eviews關於時間序列模型，arma中，自相關和偏自相關的圖，應該如何判斷什麼是拖尾，截尾？還有幾階截尾？
3樓：匿名使用者
截尾、拖尾
截尾、截尾
看是不是超出虛線就知道幾階了
如何辨別統計中的拖尾和截尾？？
4樓：匿名使用者
在sas軟體中，我們可以通過得到的自相關函式圖和偏相關函式圖來判斷。
如果樣本自相關係數和樣本偏自相關係數在最初的階明顯大於2倍標準差，而後幾乎95%的係數都落在2倍標準差的範圍內，且非零係數衰減為小值波動的過程非常突然，通常視為k階截尾；
如果有超過5%的樣本相關係數大於2倍標準差，或者非零係數衰減為小值波動的過程比較緩慢或連續，通常視為拖尾。
相關示例
ar模型：自相關係數拖尾，偏自相關係數截尾；
ma模型：自相關係數截尾，偏自相關函式拖尾；
arma模型：自相關函式和偏自相關函式均拖尾。
根據統計圖形和資料判斷
根據輸出結果，自相關函式圖拖尾，偏自相關函式圖截尾，且n從2或3開始控制在置信區間之內，因而可判定為ar(2)模型或者ar(3)模型。
這張圖可以看到，很明顯的自相關和偏自相關都是拖尾，因為資料到後面還有增大的情況，沒有明顯的收斂趨勢。
5樓：好吧八寶粥
自相關和偏自相關圖一般來說是判斷拖尾階尾和選擇arima模型的基本方法，但這種方法依然比較粗糙。
有些時候會出現自相關和偏自相關均截尾的現象，這是就需要用資訊準則來判斷了。
通過**來做一個示例：
ar模型：自相關係數拖尾，偏自相關係數截尾，
ma模型：自相關係數截尾，偏自相關函式拖尾。
arma模型：自相關函式和偏自相關函式均拖尾。
根據輸出結果，自相關函式圖拖尾，偏自相關函式圖截尾，且n從2或3開始控制在置信區間之內，因而可判定為ar(2)模型或者ar(3)模型。
自相關和偏自相關都是拖尾，資料到後面還有增大的情況，沒有明顯的收斂趨勢。
自相關7階拖尾（n從7開始縮至置信區間），偏自相關2階拖尾。
6樓：逃離惡世
一般來說，自相關和部分自相關是判斷尾隨階尾和選擇arima模型的基本方法，但這種方法還比較粗糙。
有時自相關和部分自相關被截斷，需要用資訊準則來判斷。
以**為例：
ar模型：自相關係數拖尾，部分自相關係數拖尾，ma模型：自相關係數截斷，部分自相關函式尾。
arma模型：對自相關函式和部分自相關函式進行尾化。
根據輸出結果，自相關函式圖為尾，部分自相關函式圖為尾，n控制在2或3的置信區間內，可以確定為ar（2）模型或ar（3）模型。
自相關和部分自相關都是尾的，且資料有增加的趨勢，沒有明顯的收斂趨勢。
自相關階7拖尾（n從7到置信區間），部分自相關階2拖尾。
7樓：民大小冉
看acf和pacf中的柱形圖是否過了置信上下限。
由偏自相關圖怎麼定截尾階數，只看正向的係數還是正負都考慮？多
如果樣本自相關係數或偏自相關係數在最初的d階明顯超過2倍標準差範圍，而後幾乎95 的自相關係數都落在2倍標準差範圍之內，而且從非0係數衰減到0非常明顯，這時視為自相關圖d階結尾。否者為d階拖尾。用r做時間序列分析，畫出來的自相關圖和偏自相關圖都是小數階數，怎麼分析他們是截尾還是拖尾呢？急 看拖尾還是...
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