时间序列中的自相关分析和偏自相关分析就序列的不同阶数的自相关系数和偏相关系数的分析，ARMA序列的自相关系数和偏相关系数都有明显的截尾现象，常用来确定ARMA（p，q）中的p和q值，自相关分析识别q，偏自相关分析识别p。

2# herolaplace

谢谢！能再具体些吗？

1）比如ACF为什么要画上下两条折线呢？是误差线?!还是表示95%的置信区间，超过这个置信区间表示什么？
2）类似在PACF也有95%的置信区间，超过这个置信区间又表示什么？两者有什么不同？

请不惜赐教！

3# peijianshi

那两条线相当于标准差。。。就是因为样本带有随机性，所以不可能严格的截尾，如果ACF和PACF迅速衰减至这两条线之间并做小幅震荡，就可以认为是截尾的了。

对于平稳的时间序列，理想情形是自相关函数在一定的条件下服从正态分布，当样本量n很大时，sampla.pho（k）落在区间[-1.96/sqrt(n), +1.96/sqrt(n)]的概率为95%，一般的acf图形中的两条虚线就是这个范围，对于明显不在这两条直线之内的pho（k），说明序列存在k阶自相关。如果在r处之后，pho（k）全部落入这个范围，则序列表现出MA(r)的特性，pacf类似。

正找这方面的资料呢 学习了