1樓：匿名使用者
首先，原資料和一階差分的自相關表明，原資料和一階差分資料都是非平穩資料，需要進行再次差分，轉成平穩的
再次，看你二階差分的自相關以及單位根檢驗，可以確定二階差分後是平穩資料，
再次，看自相關和偏自相關的截尾和拖尾，確定是ar還是ma，你這個看起來應該是ar模型，然後確定階數，這個地方其實不太好確定，所以需要通過常用的aic或sbc等來輔助確定
最後的最後，確定模型了
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
2樓：紫夜de火鳳
看拖尾還是截尾主要是看收斂的趨勢是像被切了一刀一樣突兀的還是緩慢的。。
實話說，這兩張圖都不是太乾淨（就是lag不好判斷，acf 的圖勉強可以算是lag = 2吧？pacf的圖不好判斷）。。建議做乙個eacf 的表輔助判斷模型，或者是用information criteria輔助判斷。
如何辨別統計中的拖尾和截尾？？
3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。
4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**來做乙個示例：
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。
5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。
6樓：民大小冉
看acf和pacf中的柱形圖是否過了置信上下限。
eviews中分析一下是截尾的還是拖尾的需要建立什麼模型
7樓：耙耳朵奶爸
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。具體可結合其他方法驗證。如果滿意，請採納
8樓：匿名使用者
可以做的
我替別人做這類的資料分析蠻多的
我想問問，這張圖中的自相關和偏自相關是截尾還是拖尾，怎麼判斷的
9樓：hyr的海角
既不拖尾也不bai截尾。
截尾：時間序列的
duacf或pacf在某zhi階後均為0。影象上顯示為在dao某階版後突然權
降到0。
拖尾：acf或pacf在某階後不均為0 。影象上顯示為拖著長長的『尾巴』。
而你圖中的都在置信區間內，沒有顯示出截尾性和拖尾性。
個人鄙見。
關於eviews自相關圖的分析，怎麼確定模型？
10樓：匿名使用者
ar（1） ar（10）ar（11）ma（1） ma（12）
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