而后几乎95%的系数都落在2倍标准差的范围内，且非零系数衰减为小值波动的过程非常突然，通常视为k阶截尾；如果有超过5%的样本相关系数大于2倍标准差，或者非零系数自相关系数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
自相关和偏自相关图作为时间序列判断阶数的重要方法很多童鞋在刚接触的时候都会在如何判断拖尾截尾上有疑问站长统计时间序列分析——截尾和拖尾截尾是指时间序列的自相1 首先，我们要知道AR模型中自相关系数拖尾，偏自相关系数截尾，MA模型中自相关系数截尾，偏自相关函数拖尾，ARMA模型中自相关函数和偏自相关函数均拖尾；2 然后根据输出结果，自相
˙▂˙ 自相关图是拖尾“坐着滑梯落水”偏自相关图是一阶截尾“一阶之后高台跳水”所以用AR（1）模型因为对截尾是指时间序列的自相关函数(ACF)或偏自相关函数(PACF)在某阶后均为0的性质(比如AR的PACF);拖尾是ACF或PACF并不在某阶后均为0的性质(比如AR的ACF)。截尾：在大于某个常数k
AR对PACF截断，对ACF衰减，MA对ACF截断，PACF衰减，这是简单情形。对ARMA一般是二者都衰减，对简单的还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自相关系数ACF与偏自相关系数PACF,拖尾和截尾1、ACF y(t,s)=E(Xt-µt)(Xs-µs) 定义ρ(t,s)为时
