自相关函数用来度量时间序列中每隔 k 个时间单位(yt 和 yt–k)的观测值之间的相关。

解释

结合使用自相关函数和偏自相关函数来确定 ARIMA 模型。检查每个滞后处的峰值以确定它们是否显著。显著的峰值将超出显著限,这表明该滞后的相关不等于零。

下面的模式可帮助您指定 ARIMA 模型中的自回归项和 MA 项。
注意

在解释自相关图之前,数据应当是稳定的。稳定性时间序列具有随时间基本保持恒定的均值、方差和自相关函数。有关更多信息,请转到自相关函数的数据注意事项

模式 模式的含义 示例
滞后 1 处的峰值,在几个滞后以后减小。 数据中的自回归项。使用偏自相关函数可以确定自回归项的阶次。
滞后 1 处的峰值较大,后面是一个在正相关和负相关之间交替的向下波。 数据中的高阶自回归项。使用偏自相关函数可以确定自回归项的阶次。
第一个或第二个滞后处的显著相关,后面是不显著的相关。 数据中的移动平均项。显著相关的个数指示移动平均项的阶次。

在该图中的滞后 1 处有一个显著的相关。此模式指示自回归项。您应当使用偏自相关函数来确定自回归项的阶次。

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