一、从自相关和偏自相关图判断阶数
自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）是时间序列分析中常用的图表。ACF图一般用来检测时间序列中是否存在自相关性，PACF图则用来检测是否存在偏相关性。在分析时间序列时，我们首先需要确定其阶数（order）。
# 自相关图 from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf plot_acf(series) # 偏自相关图 from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf plot_pacf(series)
当我们观察ACF图时，一般认为同一个周期内的自相关程度比其他周期高。通常情况下，当ACF值超过2倍标准误差线时，该值是显著的。
对于PACF图，如果在第k个时间滞后项处出现突出，这意味着我们需要一个k阶的自回归模型。
二、偏自相关图怎么看
偏自相关图是PACF的图形表示。当我们观察PACF时，我们可以通过以下方法来理解数据：
当PACF为正并且在一个时间滞后项后截止，那么我们可以将它解释为存在一个比第一个时间滞后项更早的阶数具有较强的影响力。
在AR模型中，明显地，偏自相关系数会被限制在某个阶数后变为零。在拟合AR模型时，要考虑到这种属性。当PACF截尾时，它暗示着p阶的自回归模型。
三、自相关图怎么分析
自相关图是时间序列中的常见图表。通过自相关图，我们可以看到时间序列与它自身过去的值之间的相关性。在自相关图中，我们以纵坐标表示自相关系数（ACF），以时间间隔期数为横坐标。如果一个时间序列是平稳的，每个系数都接近于0。
将时序数据作图，可以通过观察自相关图识别序列中存在的相关性。
# 自相关图 from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf plot_acf(series)
在观察自相关图时，如果只有在时间间隔为1的点附近有一个很高的滞后值，则表明该时间序列具有强的自相关性，并且有一个AR(1)模型可以用来描述数据。
四、自相关图怎么做
在Python中，使用statsmodels库的plot_acf函数可以实现ACF图的绘制。我们只需要将时间序列数据传递给函数即可。
# 自相关图 from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf plot_acf(series)
该函数返回对象和自相关图，包括ACF值和95％置信区间。目的是用于确定在哪些时间点上可靠地解释数据。
五、序列自相关图怎么看
序列自相关图是一个序列与其自身的滞后之间的(线性)关系图。这个图显示的是滞后权值作为滞后的函数。各时间步之间的相关性是如何随着时间步骤的增加而减小或消失的。
序列自相关图是一种检验序列是否存在自相关现象的方法。当我们分析时间序列数据时，序列自相关图是非常有用且必要的工具。
# 序列自相关图 from statsmodels.tsa.stattools import acf acf(x)
返回一个数组，每个元素表示时间序列滞后k的自相关系数值。通过观察序列自相关图，我们可以从数据中提取出周期性的特征。
六、偏自相关系数图怎么看
偏自相关系数图显示的是偏自相关系数作为滞后的函数。偏自相关系数可以看作在去除一部分已经由之前的滞后值解释掉的影响后，所剩余的影响。因此，偏自相关系数图可用于确定自回归AR模型的期数p。
# 偏自相关图 from statsmodels.tsa.stattools import pacf pacf(x)
该函数返回一个数组，每个元素表示时间序列滞后k的偏自相关系数的值。从偏自相关系数图中，我们可以观察到时间序列中出现的任何剩余周期性特征。
七、自相关图和偏相关图
ACF和PACF图是帮助我们确定ARIMA模型中的参数的有用图表。它们是判断一个时间序列是否平稳和对应的模型的选择的工具。
使用statsmodels库，我们可以方便地绘制自相关和偏自相关图。在确定时间序列的阶数和模型时，可视化工具是一个非常有用的方法。
# 自相关图 from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf plot_acf(series) # 偏自相关图 from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf plot_pacf(series)
八、偏自相关图怎么看阶数
在分析时间序列数据时，在许多情况下，需要确定季节性Lags的数量（或阶数）。这是基于滞后影响的数量，可以通过观察偏相关性图来确定（实际上一般控制在1~6之间）。PACF的截尾点为“p”，它指示季节性影响的滞后数。
因此，偏自相关系数图可用于确定自回归AR模型的期数p。如果PACF截断之后，我们得到的结果是p个数值，那么我们将使用AR(p)模型来建模我们的数据集。
九、自相关图和偏自相关图特征
通过观察时间序列数据的自相关图和偏自相关图，我们可以从数据中提取许多有用的特征，例如：
自相关性显着高于95％置信区间的线，表明存在自相关性。
比较平稳的时间序列将具有一个相对平缓的自相关图。
偏自相关性显著高于95％置信区间的线，表明存在偏相关性。
在确定阶数时，考虑偏自相关系数函数截断的滞后数和测试每个随机时段的它是否为白噪声。
# 自相关图和偏自相关图 from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf plot_acf(series) plot_pacf(series)
十、小结
自相关图和偏自相关图常用于时间序列分析。使用Python的statsmodels库，我们可以方便地绘制自相关和偏自相关图。观察ACF和PACF图，我们可以从数据中提取出周期性、趋势性等特征，并根据图形的规律确定时间序列的阶数和模型。
