老师,我还是想不明白,为什么当h大于等于2,pacf=0,比如h=10,那就是patial autocorrelation function (Y1,Y10)即Y1和Y10的偏自相关系数怎么是0呢?Y10和Y1就一点关系也没有吗?
品职答疑小助手雍 · 2024年05月08日
同学你好,是可以理解成Y10和Y1没啥关系了,因为PACF是控制了中间的干扰之后yt和yt-h的correlation,对于AR模型来说,超出了h取值之后的PACF就相当于多了不能控制的中间项,相关性直接就没了。
这个我觉得当结论记一下就好了,总结下来:
ACF的典型行为:
如果数据是由AR模型生成的,ACF会显示出逐渐衰减的自相关性。
如果数据是由MA模型生成的,ACF通常在特定的滞后阶数之后会迅速下降至零,这种情况称为“截尾”。
PACF的典型行为:
对于AR模型,PACF在某一特定的滞后阶数后迅速下降至零,也是一种“截尾”行为。
对于MA模型,PACF通常会显示出逐渐衰减的自相关性,但衰减速度通常比ACF慢。题干说是AR(1)模型,所以截尾的就是PACF,橘色;逐渐衰减的就是ACF,蓝色
梦梦 · 2024年05月10日
“超出了h取值之后的PACF就相当于多了不能控制的中间项,相关性直接就没了。”超出是什么意思,那比如h大于等于2截尾,那就是超出h取值为1的PACF为0?