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用python做时间序列预测六:相关函数图、偏相关函数图、滞后图

经典的时间序列预测方法都是假设如果一个时间序列有显著的自相关性,那么历史值对预测当前值会很有帮助,但是究竟取多少阶的历史值,就需要通过分析相关函数图和偏相关函数图来得到。...本文介绍如何什么是相关函数图和偏相关函数图,另外还会介绍一下滞后图。 什么是自相关和偏自相关函数?...此时可以用前n个历史时刻的值做自回归来预测当前值,关于n的取值则可以参考PACF的截尾处,假设上右图是差分后的pacf图,在第2个滞后阶数后(从第0开始,0阶滞后下就是原序列和原序列相比,相关性为1)就骤然降到了相关性置信区间内...,则表示95%的概率不具有相关性,所以该序列可以做2阶滞后自回归。...标准正态分布的z分数表示距离均值有几个标准差,σ除以根号T表示有偏样本标准差, 这里95%置信度下z分数=1.96,标准差σ=1,T是序列长度,则置信区间计算如下: ?

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