时间序列有自相关如何修正？

@Martina 回复第二个追问。

无论有多少项的t检验结果是拒绝原假设（即ρ≠0，有自相关现象）。解决方法都是添加一项t-2项。

这也是原回复中的“修正是需要增加一项滞后项（lagged values）“t-2”项。假设修正后还有autocorrelation的问题，就再增加一项t-3项，以此类推”

这也是框架图中标明的增加到AR(2)的意思。如果用AR(2)修正后还有autocorrelation的问题，就增加到AR(3)，以此类推。

@Martina

追问的回复和原始回复是一致的。

必须要区分是哪种情况，如果没有说seasonality就是正常情况，那么只添加t-2项即可。

如果明确说是seasonality的情况，则添加t-4项。

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如果发现就只是t-4项体现自相关现象，首先要回题目中找是不是漏过了重要信息点。如果确认没漏，那就正常按照正常情况添加t-2项。

目前并没有这样蓄意设置t-4项但不是seasonality的题目。需要根据实际题目来寻找出题规律，不要自己去发散猜测可能会怎么出。自己的思路往往和协会并不一致。

同学你好，

这是两种情况。

①对于普通的AR的修正，修正是需要增加一项滞后项（lagged values）“t-2”项。假设修正后还有autocorrelation的问题，就再增加一项t-3项，以此类推。

②但如果题干说明这是seasonality的情况，那么需要的是在方程中将有季节规律的那一项加回到方程中。一般情况这一项都是t-4项