Soru:
ACF ve PACF Grafiğini Yorumlama
ElPresidente
2015-03-06 21:58:06 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Ham verilerim, düşüş eğilimi gösteren 60 günlük bir zaman serisinden oluşuyor. Veriler haftalık olduğundan sıklık 7'ye ayarlanmıştır. Time Series

Buna benzeyen verilerin farkını hesapladım

Difference

Fark üzerine ACF ve PACF grafiklerini çalıştırdığımda, çelişkili sonuçlar alıyor gibi görünüyor? ACF, PACF olumsuz bir etki gösterirken ilk gecikmeli terimin olumlu etkisini mi gösteriyor? Biri bunu yorumlamama yardım edebilir mi? ARIMA'yı daha iyi anlamaya çalışıyorum. PACF ve ACF hakkında gördüğüm örnekler her zaman en azından ikisinin aynı fikirde olduğunu gösteriyor.

ACF PACF

Iki yanıtlar:
Dr G
2015-03-06 22:58:04 UTC
view on stackexchange narkive permalink

R acf 'de, bir değerin kendisiyle olan korelasyonu olan gecikme 0 ile başlar. pacf lag 1'de başlar.

R uygulamasının bir özelliği. tahmin paketinin Acf işlevini kullanabilirsiniz, bu sizi rahatsız ediyorsa 0 gecikmesini göstermez.

statchrist
2015-03-09 04:28:19 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Varsayımsal çelişki, R'deki PACF ve ACF çizimlerinin farklı gecikme temsiline dayanmaktadır: ACF gecikmeden başlar ve PACF, gecikir 1'den başlar.

Prensipte, PACF ve ACF'de gecikme 1 eşit olmalıdır. Sabit bir zaman serisi $ Y_t $ için teorik ACF sadece otokorelasyondur, dolayısıyla $ ACF (1) = Corr (Y_t, Y_ {t-1}) $.

Gecikme j'nin PACF'si $ Y_t $ ile $ Y_ {tj} $ arasındaki doğrusal bağımlılık ile $ Y_ {t-1} $ ve $ Y_ {t-j + 1} $ arasındaki otokorelasyon kaldırıldı. PACF (1) için ara bağımlılık olmadığından, değeri basit otokorelasyona indirgenir: $ PACF (1) = Corr (Y_t, Y_ {t-1}) $.



ⓘ
Bu Soru-Cevap, otomatik olarak İngilizce dilinden çevrilmiştir.Orijinal içerik, dağıtıldığı cc by-sa 3.0 lisansı için teşekkür ettiğimiz stackexchange'ta mevcuttur.
Loading...