【问题标题】:interpretation of ACF & PACF plotsACF 和 PACF 图的解释
【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)

图形 acf 和 pacf

【问题讨论】:

    标签: time-series autocorrelation


    【解决方案1】:

    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】:

      【解决方案2】:

      据我了解,AR(p)=2 和 MA(q)=1

      【讨论】:

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