怎么看ACF圖和PACF圖？您需要了解尾隨是針對序列的自相關系數還是偏相關系數。如果尾隨不能快速接近0，則表示尾隨。這兩個相關系數的尾隨表示ARMA模型是Ma模型或AR模型，也可以是ARMA模型，只要

怎么看ACF圖和PACF圖？

您需要了解尾隨是針對序列的自相關系數還是偏相關系數。如果尾隨不能快速接近0，則表示尾隨。這兩個相關系數的尾隨表示ARMA模型是Ma模型或AR模型，也可以是ARMA模型，只要序列是穩(wěn)定的。

如何判定ACF和PACF的拖尾截尾？

在SAS軟件中，我們可以通過自相關函數圖和偏相關函數圖來判斷。如果樣本自相關系數和樣本偏自相關系數在初始順序上明顯大于標準差的2倍，則幾乎95%的系數落在標準差的2倍范圍內，而非零系數衰減到小值波動的過程是非常突然的，通常被認為是k階截斷；如果超過5%的樣本相關系數大于標準差的2倍，或者非零系數衰減到很小的值波動，這個過程是緩慢的或連續(xù)的，通常被認為是一種阻力。

r語言中forecast.arima和predict的區(qū)別？

讓我們舉個例子。例如，周期為12的月度數據具有季節(jié)性影響。

首先，對于一階12階差分，通過觀察ACF PACF，可以看出它是簡單的加法模型還是乘法季節(jié)模型

如果是乘法模型，我們要模擬ARIMA模型的季節(jié)性部分

ARIMA的季節(jié)性部分是根據ACF PACF的周期位置來確定其模型參數ar Ma

季節(jié)性=列表（順序=C（u0，1，0），周期=0）周期是默認的

------------------------------------------------------------------------------------------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -, 自動阿里瑪（）直接擬合得到系統(tǒng)所考慮的ARIMA模型參數。

然后預測（H=預測期數）行。

這是給外行的，

但是如果你真的想學好它，你需要測試模型，特別是剩余的。

殘差圖怎么看擬合效果？

1. 首先在紙上畫一個殘差圖，然后根據殘差圖進行判斷。

2. 判斷殘差圖的擬合效果，可以根據指數系數r2的大小來判斷擬合效果。這更準確。

3. 首先，我們需要知道如何計算相關系數R。r2可以根據我們所學的公式來計算，如圖所示。

4. 通過計算r2，可以根據r2的大小來判斷擬合效果。（在此期間，R2不能計算錯誤）

5。可以看出，r2越大，擬合效果越好。一般認為擬合效果好的r2至少大于0.775，可以判斷。

首先，繪制殘差方程；然后計算指數系數r2；最后，比較r2的大小。