คำถามติดแท็ก acf-pacf

คุณประเมินแบบจำลองการพยากรณ์ที่เหมาะสมสำหรับอนุกรมเวลาอย่างไรโดยการตรวจสอบด้วยตาเปล่าของแผนการแปลง ACF และ PACF ตัวไหน (เช่น ACF หรือ PACF) บอก AR หรือ MA (หรือพวกเขาทั้งสอง)? กราฟใดที่บอกส่วนของฤดูกาลและไม่ใช่ฤดูกาลสำหรับ ARIMA ตามฤดูกาล พิจารณาฟังก์ชั่น ACF และ PCF ที่แสดงด้านล่าง พวกเขามาจากบันทึกการเปลี่ยนชุดที่ได้รับการ differenced สองแตกต่างกันอย่างใดอย่างหนึ่งที่ง่ายและฤดูกาลหนึ่ง ( ข้อมูลเดิม , บันทึกข้อมูลเปลี่ยน ) คุณจะอธิบายลักษณะของซีรี่ส์อย่างไร แบบไหนที่เหมาะกับมันที่สุด?

16 r  time-series  forecasting  acf-pacf 

ฉันแค่ต้องการตรวจสอบว่าฉันกำลังตีความแปลง ACF และ PACF อย่างถูกต้อง: ข้อมูลสอดคล้องกับข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นระหว่างจุดข้อมูลจริงและการประมาณการที่สร้างขึ้นโดยใช้แบบจำลอง AR (1) ฉันดูคำตอบที่นี่: ประมาณค่าสัมประสิทธิ์ ARMA ผ่านการตรวจ ACF และ PACF หลังจากอ่านแล้วดูเหมือนว่าข้อผิดพลาดนั้นไม่ได้มีความสัมพันธ์กันโดยอัตโนมัต แต่ฉันแค่อยากจะแน่ใจว่าข้อกังวลของฉันคือ: 1. ) ข้อผิดพลาดแรกอยู่ที่ขอบเขต (เมื่อเป็นกรณีนี้ฉันควรยอมรับหรือปฏิเสธว่ามีความสัมพันธ์กันโดยอัตโนมัติที่ล่าช้า 1) 2. ) เส้นแสดงช่วงความมั่นใจ 95% และกำหนดว่ามีความล่าช้า 116 ครั้งที่ฉันคาดหวังไม่เกิน (0.05 * 116 = 5.8 ซึ่งฉันปัดขึ้นเป็น 6) 6 ความล่าช้าจะเกินขอบเขต สำหรับ ACF เป็นกรณีนี้ แต่สำหรับ PACF มีข้อยกเว้นประมาณ 10 ข้อ หากคุณรวมสิ่งเหล่านี้ไว้ที่ชายแดนมันจะเป็น 14 หรือไม่? สิ่งนี้ยังบ่งบอกว่าไม่มีความสัมพันธ์อัตโนมัติหรือไม่ …

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf