关于#python##matlab￥的问题：怎么通过arima模型，得到autocorrelatiion、partial correlation、ac、pac、q-stat、prob

怎么通过arima模型，得到autocorrelatiion、partial correlation、ac、pac、q-stat、prob，得到类似与下面的结果图片

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对于ARIMA模型，得出自相关系数、偏自相关系数、AC、PAC、Q-stat和概率是非常关键的步骤。下面简单介绍如何使用MATLAB来获取这些指标：

  1. 获取自相关系数和偏自相关系数：

在MATLAB中，可以使用"autocorr"函数来获取自相关系数，使用"parcorr"函数来获取偏自相关系数。例如，假设你有一个名为"data"的时间序列数据，以下代码将返回长度为10的自相关系数和偏自相关系数向量：

acf = autocorr(data,10);
pacf = parcorr(data,10);

2.获取AC、PAC和Q-stat：

在MATLAB中，可以使用“lbqtest”函数来获取Ljung-Box Q统计量，并使用“bruesch_pagan_cm_test”函数来获取BP检验，通过计算AC和PAC统计量，然后进行Ljung-Box检验，以检验是否存在序列自相关和偏自相关。例如，假设你有一个名为"data"的时间序列数据，以下代码将会输出Ljung-Box Q统计量和BP检验的p-value：

[acorr,lags] = autocorr(data);
pacorr = parcorr(data);
[LBQstat, LBpvalue] = lbqtest(data, [lags' acorr], 0.05);
[BPstat, BPpvalue] = bruesch_pagan_cm_test(data,pacorr',0.05);

3.获取概率：

在MATLAB中，可以使用"AIC"和"BIC"指标来确定ARIMA模型的拟合质量，这些指标可以根据不同的模型阶数进行计算。例如，以下代码演示如何根据不同的ARIMA模型阶数计算AIC和BIC：

Y = data;
for p = 1:3
    for d = 0:1
        for q = 0:2
            Mdl = arima(p,d,q);
            [EstMdl,EstParamCov,logL,info] = estimate(Mdl,Y);
            [aic,bic] = aicbic(logL,length(Y),numel(EstParamCov));
            fprintf('ARIMA(%d,%d,%d) AIC:%.2f BIC:%.2f\n',p,d,q,aic,bic);
        end
    end
end

以上代码将输出不同ARIMA模型阶数的AIC和BIC值。

注：这里仅提供了简单的MATLAB代码示例，实际上，如何选择合适的模型阶数，如何对监测结果进行判断和分析，需结合具体场景和数据进行进一步计算和处理。