【发布时间】:2019-02-18 14:09:45
【问题描述】:
首先,如果这个问题非常基本,我们深表歉意。 谁能帮我解释 ACF/PACF 图以确定 ARIMA 模型中 AR 和 MA 的值?
我的数据集是办公室的网络流量,这意味着它具有 168 个点的季节性(每小时聚合)。这是因为所有同一天的流量都相似(例如,所有星期一的流量都很大)
【问题讨论】:
标签: time-series autocorrelation
首先,如果这个问题非常基本,我们深表歉意。 谁能帮我解释 ACF/PACF 图以确定 ARIMA 模型中 AR 和 MA 的值?
我的数据集是办公室的网络流量,这意味着它具有 168 个点的季节性(每小时聚合)。这是因为所有同一天的流量都相似(例如,所有星期一的流量都很大)
【问题讨论】:
标签: time-series autocorrelation
如果您的数据是非平稳的,那么您应该查看不同的 ACF 和 PACF 图。从您提供的图表来看,差异 ACF 在 1 处显示出显着滞后,并且值为正值,因此请考虑将 AR(1) 项添加到您的模型中,即对于 ARIMA,使用 p=1 和 q=0,因为滞后 1 及以上没有显着的负相关。
【讨论】:
据我了解,AR(p)=2 和 MA(q)=1
【讨论】: