想问一下这个图能用ARMA模型吗(语言-python)

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我感觉正常的图至少acf和pacf在1那里都是显著的 但我这个图感觉完全不显著 我也不太确定是哪里有问题 想问一下大家这个图可以用ARMA分析得出结论吗（前面adf的结果显示一阶差分是平稳的 所以这里用的一阶差分）

根据给出的问题描述，我们可以使用ACF和PACF来判断时间序列数据的自相关性和偏自相关性。根据ACF和PACF的峰值，可以判断ARMA模型的阶数。

首先，我们需要使用Python的StatsModels库来计算ACF和PACF。

import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载时间序列数据
data = [这里填入你的时间序列数据]

# 计算一阶差分
diff_data = np.diff(data)

# 计算ACF和PACF
acf = sm.graphics.tsa.plot_acf(diff_data, lags=40)
pacf = sm.graphics.tsa.plot_pacf(diff_data, lags=40)

# 显示图形
plt.show()

通过绘制的ACF和PACF图形，可以观察到自相关性和偏自相关性的峰值。一般来说，AR模型具有ACF图中的截尾形式，而MA模型具有PACF图中的截尾形式。如果ACF和PACF在1这个点上都非常显著，那么可以考虑使用ARMA模型。

根据给出的问题描述，观察到ACF和PACF在1这个点上都不显著，这可能说明ARMA模型不适用于这个时间序列数据。然而，由于我们无法直接看到原始时间序列图，无法判断数据的特性。因此，如果可以提供原始时间序列图，将有助于对数据进行更准确的分析。

总之，根据给出的问题描述和提供的参考资料，无法确定ARMA模型是否适用于这个时间序列数据。更详细的分析需要查看原始时间序列图并进行进一步的分析。