spss 的时间序列ACF和PACF图,判断p,q

先对原序列季节性差分和差分，都落在置信区间内了就根据拖尾和截尾判断，如果说参数是ARIMA（a，b，c）（d，e，f）的话，a和d一般情况是0.其他的也不超过2，最近用这个学到的。

你要看拖尾是针对序列的自相关系数、还是偏相关系数，若不能很快的趋近0，表明是拖尾的；这两种相关系数拖尾分别代表ARMA模型为MA模型或AR模型，还有可能是ARMA模型，前提是序列是平稳的。参考资料：<a href="http://zhidao.baidu.com/question/145811390.html" target="_blank" rel="nofollow noopener...

SPSSMAX深入解析(偏)自相关处理方法，用于理解时间序列数据中的自相关性。当观测值与过往观测值存在关联时，(偏)自相关性检测就显得尤为重要。AC值衡量当前值与不同滞后阶数的先前值的相关性，而PAC值则在排除其他影响后揭示这种关联。分析中，通过计算AC和PAC的系数，Q统计量和p值，来评估数据的自相关...

你这自相关图ACF从k=4之后突然趋近于0，所以是截尾。PACF从k=3之后突然趋近于0，也是截尾。自相关图截尾，偏自相关图截尾。所以不符合RIMA模型，不知道你这个带不带季节性。如果是非季节性的，你试试ARIMA(4，阶数，3)，如果是季节性的，你后面要跟季节性差分的参数。不排除你的数据为白噪声的...

当k>p时,有φk=0或φk服从渐近正态分布N(0,1/n)且(|φk|>2/n1/2)的个数≤4.5%,即平稳时间序列的偏相关系数φk为p步截尾,自相关系数rk逐步衰减而不截尾,则序列是AR(p)模型。 实际中,一般AR过程的ACF函数呈单边递减或阻尼振荡,所以用PACF函数判别(从p阶开始的所有偏自相关系数均为0)。(3)平稳条...

以某杂志1985-2021年的销售量为例，首先对数据进行平稳性检验，发现原序列非平稳，通过一阶差分后平稳。通过ACF和PACF图，我们发现p=1，q=1，结合AIC和BIC值，确认为ARIMA(0,1,1)模型。该模型预测了未来五年的销售量，结果显示了良好的拟合效果。在实践中，使用工具如SPSSPRO，你可以通过预设步骤进...

第一张图非平稳因为他有趋势你能看到。ACF是拖尾，PACF是截尾，因此属于AR模型。为AR（1）。至于差分几次我也不是特别清楚你可以差分一次两次试试看看他的序列图哪个比较平稳或者如果判断不出来的话matlab有p-value可以检验spss没有。spss操作你可以随便翻教程上面都有。

差分”，然后确定，就能得到差分序列的ACF和PACF图。由图可知，差分序列的ACF和PACF都是拖尾的，因此，可对原始序列（是原始序列！）建立ARIMA(p,1,q)模型。经过反复试验，确定模型为ARIMA(1,1,1)，模型运行如下：依次点击“分析”，“预测”，“创建模型”，弹出时间序列建模器。

在SPSS中，标准差的合适范围取决于研究的具体内容和数据分布特性。通常，标准差可以用来衡量数据的离散程度。一个较小的标准差（例如0.36）表明数据点紧密聚集在平均值周围，而较大的标准差（例如0.98）则表明数据点分布较广。判断时间序列数据的稳定性时，自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的...

在SPSS中，标准差是用来衡量一组数据的离散程度。一个标准差范围从0.36到0.98的数据可以被认为是稳定的，但这需要结合具体的研究背景和数据特性来判断。为了判断时间序列数据的稳定性，我们应该分析自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。如果ACF在样本滞后较远时迅速下降至接近零，而PACF在适当滞后...