自相关拖尾偏相关截尾怎么判断(自相关拖尾偏自相关截尾用什么模型)

在生活中，很多人可能想了解和弄清楚自相关拖尾 偏相关截尾的相关问题？那么关于自相关拖尾 偏相关截尾怎么判断的答案我来给大家详细解答下。

按照前文的偏自相关系数（PACF）的计算方法：

那为什么 自相关拖尾呢?以AR(1)为例：

AR(1)的ACF(自相关系数)：

那么，自相关拖尾，偏相关截尾代表什么含义呢？参照自回归模型

可以看出，k代表的是被考察对象两者之间的间隔。现在假设以某个地区一年中每个月的财政收入为考察对象，比如，我们考察4月份和6月份之间的自相关和偏相关，这个时候两者都不为0，说明4月份和6月份之间的自相关因为考虑了5月份的因素，所以不可能为0；而偏相关考虑的是剔除了5月份的干扰以后4月份对6月份的影响，这个时候因为间隔很近，所以偏相关也不为0。但如果考察4月份和7月份之间的自相关和偏相关，自相关因为考虑了5，6月份的因素，所以仍然不可能为0，但因为时间间隔加大，影响会逐渐缩小；而偏相关考虑的是剔除了5，6月份的干扰以后4月份对7月份的影响，这个时候同样因为时间间隔加大，这种影响就会很快变为0。但实际中这种情况不太可能发生，这是因为某个地区一年中每个月的财政收入根本就不是一个严格的随机过程。

温馨提示：通过以上关于自相关拖尾 偏相关截尾内容介绍后，相信大家有新的了解，更希望可以对你有所帮助。