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“acf()”和“pacf 设定“plot=FALSE” 就能得到自相关和偏相关的真实值。
比如下面这两句——
> acf(skirtstsdiff2,lag.max=20)
> acf(skirtstsdiff2,lag.max=20,plot=FALSE)
自相关图显示滞后1阶自相关值基本没有超过边界值，
虽然5阶自相关值超出边界，那么很可能属于偶然出现的，而自相关值在其他上都没有超出显著边界。
p选1
> pacf(skirtstsdiff2,lag.max=20)
> pacf(skirtstsdiff2,lag.max=20,plot=FALSE)
跟上面一样的道理，q值选5。
所以我们确定ARMIA模型为armia（1,d,5）
至于d，是差分的阶数，要是一阶差分不平稳，我们就还得进行二阶差分，然后把2写在括号里。
sundae116 发表于 2015-7-12 23:46
虽然我不太懂，但是感觉楼上说反了吗？PACF是判定AR模型阶数的，也就是p。ACF是判断MA阶数的，也就是q。我记 ...
sundae116 发表于 2015-7-12 23:46
虽然我不太懂，但是感觉楼上说反了吗？PACF是判定AR模型阶数的，也就是p。ACF是判断MA阶数的，也就是q。我记 ...
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