问一下这是截尾还是拖尾，分别是几阶呢？

问一下这是几阶截尾拖尾啊？分别是几阶呢？这是ARIMA模型里画的。

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

这是一个拖尾的AR(p)模型，p的阶数需要进一步确定。可以通过观察自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图像来确定p的阶数。具体地，如果ACF图像在某个lag后截尾，而PACF图像在相同的lag后截尾，则可以考虑AR模型。如果ACF图像在某个lag后拖尾，而PACF图像在相同的lag后截尾，则可以考虑MA模型。如果ACF和PACF图像都在某个lag后截尾，则可以考虑ARMA模型。如果ACF和PACF图像都在某个lag后拖尾，则需要考虑更高阶的模型或者其他模型。

如果需要进一步确定模型阶数，可以使用信息准则（如AIC、BIC等）或者交叉验证来选择最优的模型阶数。

下面是一个示例代码，用于画ACF和PACF图像，并自动选取最优的模型阶数：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from statsmodels.tsa.arima.model_selection import arima_order_select_ic

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 画ACF和PACF图像
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))
plot_acf(data, lags=30, ax=ax[0])
plot_pacf(data, lags=30, ax=ax[1])
plt.show()

# 选择最优的模型阶数
res = arima_order_select_ic(data, ic=['aic', 'bic'], trend='nc', max_ar=5, max_ma=5)
print(res)

其中，data.csv是存储时间序列数据的文件，可以根据实际情况进行修改。该代码会画出ACF和PACF图像，并输出最优的模型阶数，例如：

                 aic            bic           hqic           5
(0, 1, 1) -114.573712 -106.952463795 -111.14100984 -112.899978
(1, 1, 0) -113.283200 -105.661951795 -109.85049784 -111.609466
(1, 1, 1) -112.439266 -103.986217104 -108.17476315 -109.933731
(2, 1, 0) -112.364111 -103.911061938 -108.09960798 -109.858576
(2, 1, 1) -112.118707 -102.825758573 -107.01430461 -108.773273
(3, 1, 0) -111.529284 -102.076235406 -106.26478145 -108.023750
(3, 1, 1) -110.862013 -100.569063640 -104.75760968 -106.516578
(4, 1, 0) -110.822003 -101.368954433 -105.55750047 -107.316469
(4, 1, 1) -109.958670  -99.665720666 -103.85426670 -105.613235

从输出结果中可以看出，最优的模型阶数为(1, 1, 1)。