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我想问问,这张图中的自相关和偏自相关是截尾还是拖尾,怎么判断的
如题所述
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第1个回答 2020-07-14
既不拖尾也不截尾。
截尾:
时间序列
的ACF或PACF在某阶后均为0。图像上显示为在某阶后突然降到0。
拖尾:ACF或PACF在某阶后不均为0 。图像上显示为拖着长长的‘尾巴’。
而你图中的都在
置信区间
内,没有显示出截尾性和拖尾性。
个人鄙见。
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第2个回答 2021-05-28
都在虚线内,这已经是白噪声序列了,无法给ARIMA模型的p、q定阶,没有研究意义
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...
相关图
都是小数阶数
,怎么
分析他们
是截尾还是拖尾
呢?急
答:
看拖尾还是截尾主要是看收敛的趋势是像被切了一刀一样突兀的还是缓慢的
。。实话说,这两张图都不是太干净(就是lag不好判断,acf 的图勉强可以算是lag = 2吧?pacf的图不好判断)。。建议做一个eacf 的表辅助判断模型,或者是用information criteria辅助判断。
截尾和拖尾怎么判断
答:
1、截尾判断:在ACF和PACF图中
,自相关系数和偏自相关系数在某个阶数之后都接近于零或者在某个阶数之后急剧下降,则可以判断为截尾。这表示时间序列的相关性在该阶数之后逐渐减弱,数据不再受之前的值的影响。2、拖尾判断:在ACF和PACF图中,自相关系数和偏自相关系数在某个阶数之后仍然保持较高的值或...
帮我看下怎样
判断截尾和拖尾
吧,谢谢!
答:
对数:自相关拖尾,偏自相关拖尾
,因为它们都落在两倍标准差范围内,且不是一致趋于零。差分:自相关7阶拖尾,偏自相关2阶拖尾。理由差不多。还有你对原始数据差分就已经在把非平稳的数据弄成平稳,但是到底多少次差分才平稳,这要看你的实际结果,因为多次差分也可能造成“过差分”,就是说差分以后平稳...
怎样通过
自相关和偏自相关图判断截尾
答:
二阶
截尾,
从延迟第二期开始,非零相关系数衰减向小值波动的过程非常突然
,,这是
从短期来看的,如果从长期看的话,延迟十六期,它
是拖尾的
如何
判断我的自相关图是拖尾还是截尾
呢?我该采用什么模型?
答:
首先,原数据和一阶差分
的自相关
表明,原数据和一阶差分数据都是非平稳数据,需要进行再次差分,转成平稳的 再次,看你二阶差分的自相关以及单位根检验,可以确定二阶差分后是平稳数据,再次,看
自相关和偏自相关的截尾和拖尾,
确定是AR还是MA,你这个看起来应该是AR模型,然后确定阶数
,这个
地方其实不...
请问Eviews中在
相关
性图形里面怎样识别
截尾和拖尾,
最重要的是怎样识别阶...
答:
图中自相关
系数拖着长长的尾巴,就是
拖尾,
AC值是慢慢减少的。而
偏相关
系数是突然收敛到临界值水平范围内的,这就
是截尾
,PAC突然变的很小。
关于
自相关和偏自相关截尾的
判定
答:
没有源数据的相关情况如何比较?单从
这个图
上看,我只能得出ACF一阶
截尾,
q=1。
帮我看下怎样
判断截尾和拖尾
吧,谢谢
答:
自相关拖尾,偏自相关截尾
在eviews中 如何看
自相关图和偏自相关
图确定,pq,如下图 谢谢了 几等
答:
ACF一阶
截尾,
所以q=1;p值根据PACF可尝试1~4,根据AIC值
判断,
取最小值模型。
大家正在搜
自相关和偏自相关
自相关和互相关
怎么理解自相关
什么是自相关性
什么是一阶自相关
自相关什么意思
自相关的影响
自相关
存在自相关
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