时间序列自相关偏相关图判断截尾拖尾

大家好，初学时间序列，进行差分后需判断截尾拖尾来进一步选择模型。想请问一下时间序列自相关偏相关图，如何判断拖尾和截尾？以下面两图为例，谢谢！

在时间序列分析中，自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）是用来检查数据是否具有自相关性的工具。拖尾和截尾是指ACF和PACF图中的两种不同的模式。

拖尾：当ACF或PACF图中的相关系数缓慢衰减并逐渐趋于零时，称为拖尾。这种情况通常表明数据具有较强的自相关性。

截尾：当ACF或PACF图中的相关系数在某个滞后阶数之后突然变为零或接近零时，称为截尾。这种情况通常表明数据具有较弱的自相关性。

判断拖尾和截尾需要观察ACF和PACF图中相关系数的衰减速度。如果衰减速度较慢，则为拖尾；如果衰减速度较快，则为截尾。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7548073
• 你也可以参考下这篇文章：梯度下降算法主要通过哪两个控制因子实现最优参数选择？这两个因子分别起到什么作用？为什么计算损失函数最优值采用梯度下降算法而不是直接对损失函数求导数等于0时的最优解？如何判断梯度下降算法是否正确工作？
• 除此之外, 这篇博客: 遗传算法求解实例以及实现代码中的 问题的提出，现在需要求解下面这个函数式在给定区间的最大值。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  

  #我们先使用python画出函数在给定区间的图像
  import numpy as np
  import math
  import pyecharts
  import pyecharts.options as opts
  from pyecharts.charts import Line
  from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType
  CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB
  
  pi = math.pi
  x = np.arange(-1,2,0.01)
  y = x*(np.sin(10*pi*x)) +2
  
  line = Line()
  line.add_xaxis(x)
  line.add_yaxis("函数值",y,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),is_symbol_show=False)
  line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="函数xsin(10πx)+2图像"))
  line.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
  line.load_javascript()
  line.render_notebook()
  

  图像如下：
  

• 您还可以看一下 刘建萍老师的人工智能系列课程零基础讲解知识点和实例应用线性回归梯度下降逻辑回归课程中的 讲解机器学中会涉及到的有关数学方面的知识储备有哪些小节, 巩固相关知识点
  

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