acf年限

❶ spss 的時間序列ACF和PACF圖，判斷p，q

先對原序列季節性差分和差分，都落在置信區間內了就根據拖尾和截尾判斷，如果說參數是ARIMA（a，b，c）（d，e，f）的話，a和d一般情況是0.其他的也不超過2，最近用這個學到的。

❷ spss中怎麼看時間序列arima的結果

看acf和pacf圖確定參數

❸ 什麼是時間序列分析的自相關函數acf

看拖尾還是截尾主要是看收斂的趨勢是像被切了一刀一樣突兀的還是緩慢的。。

實話說，這兩張圖都不是太干凈（就是lag不好判斷，acf 的圖勉強可以算是lag = 2吧？pacf的圖不好判斷）。。建議做一個eacf 的表輔助判斷模型，或者是用information criteria輔助判斷。

❹ 如何用acf，pacf判斷r語言時間序列平穩性

一般自相關圖若為q階截尾則滑動系數為q.若偏自相關圖為p階截尾則自回歸系數為p

❺ （一）環境地球化學演變的時間序列及自相關分析

1.數據的離散性及時間序列的建立

由於所研究的洞庭湖區沉積物樣品除ZK1鑽孔外，基本是等距的。以y_i代表i號樣品的年齡（B.P.）（單位：ka），t_i表示i號樣與其前一個樣（i-1號樣）之間的年齡間距（單位：ka），即

t_i=y_i-y_i-1

每塊樣（i）所代表的時間間隔（t_i）見圖7-5。由圖可見每塊樣品所代表的時間間隔（t_i）基本上是一致的，其中異常高者系沉積間斷所致。由每樣品所代表時間所得的時間序列是離散型的，是可滿足數學模型的離散型數據的要求的，只需將結果代回每樣品所代表的時間（即以圖7-5之原數據的電子表格進行計算）即可。

由於本章討論的數據全部是用Al₂O₃進行了校正的，故可以將不同鑽孔、不同時段的數據放在一起比較。將全部鑽孔樣品按年齡排序，可以發現年齡（B.P.）y（單位：ka）隨樣品總序號（x）呈指數增加（圖7-5），其方程為

y=0.2776e^0.044x （7-10）

決定系數R²=0.937，說明方法可行。

圖7-5 各鑽孔每個樣品所代表的時間間距和全部鑽孔樣按年齡排序

2.以ACF-PACF圖進行的相關性研究

如前所述，變數時間上的相關性可用時間序列的自相關-偏自相關（ACF-PACF）圖來研究。對本區各鑽孔進行自相關-偏自相關函數、Ljung-Box統計量（該統計量的原假設是時間序列不存在自相關現象）研究，以此分析時間序列中是否存在自相關現象（限於篇幅，Ljung-Box統計量等結果省略）。

（1）ZK1孔的ACF-PACF圖

圖7-6為表5-23中ZK1孔的前4個因子的ACF-PACF圖。

圖7-6 ZK1鑽孔4種地球化學指標組（因子）的ACF-PACF圖

因子按表5-23；ACF為自相關函數，PACF為偏自相關函數，橫坐標為涉後階數，圖中兩橫線為置信區間，下同

通過對自相關-偏自相關分析和Ljung-Box統計量計算結果的分析發現，在ZK1孔的4個因子中，除F3外，F1、F2和F4的自相關-偏自相關函數圖有不很顯著的周期性。由圖可知，序列以周期長度及其整數倍數為階數的自相關多不為零，如F4自相關函數圖在階數為1、8和15時，說明其周期約為8；偏自相關函數值均僅1階不為0，隨著階數的增大，函數值很快落入置信區間。

F3是一種具有波動性的非平穩序列的自相關函數圖和偏自相關函數圖。由圖可知，非平穩序列的自相關函數圖與趨勢序列有一定的相似，其各階自相關函數值不為0，且呈現出緩慢下降的趨勢，偏自相關函數下降到7階後呈正負交錯的形式。

ACF和PACF明顯存在正的相關性，這也符合本書在上面章節中的研究結果，即在較長的寒冷期後，緊接著的濕熱期也較長，而在較短的寒冷期後，緊接著的濕熱期就較短。同時，Ljung-Box統計量也拒絕了時間序列不存在自相關現象的原假設。這說明濕熱持續期時間序列在剔除了時間效應後還存在相關性。

圖7-7為ZK1鑽孔的重金屬和有機碳等的自相關函數ACF圖。從圖可見Cd的3階自相關系數不為0，說明ZK1鑽孔隔3個點的值具有顯著相關性。

圖7-7 ZK1鑽孔重金屬和有機碳等的ACF圖

另從圖7-8可見，Cd/Ca的自相關函數ACF在3、6、9和12階處不為0，在3和9值處顯著，6和12值處不顯著，說明重金屬鎘相對於鈣，呈現出周期值為3 的含量變化。分段代入作圖1之原數據電子表格，可大約計算出不同段的周期：7m 以上（6ka（B.P.））周期約為1.2ka；7～11m（40～125ka（B.P.））周期約為50ka；43m以下（400ka（B.P.）以前）周期約為300～600ka。

其他如Zn/Cu、Zn/Pb和Zn/Cd各階ACF和PACF值均無顯著性（圖從略）。

（2）全部鑽孔樣序列的ACF-PACF圖

將洞庭湖平原區全部鑽孔樣按年齡排序，分別作4個重金屬（As、Cd、Hg和Pb）、4個環境參數（TFe₂O₃、TOC、磁化率和C值）、5對比值（Rb/Sr、TOC/N、Al/Zr、Cd/Ca和Zn/Cd）和5個因子（由式（7-1）～式（7-5）構建的F1、F2、F3、F4 和「綜合因子」，下同）共18個環境地球化學指標的序列圖和ACF-PACF圖研究。序列圖不僅是環境地球化學時間序列研究的基礎，而且其本身非常直觀地綜合表現了本區第四紀以來的地球化學環境指標的演化特徵。如重金屬As、Cd和Hg在更新世晚期以來變化較小，相反，TOC和磁化率顯著增高，等等。鑒於前文已多次討論，此不贅述（序列圖結果見後面的圖7-12）。

圖7-8僅表示出部分指標的ACF-PACF圖。

圖7-8 洞庭湖平原全部鑽孔樣品部分元素及指標的ACF-PACF圖

F1、F2、F3、F4和「綜合因子」由式（7-1）～式（7-5）構建；ACF為自相關函數，PACF為偏自相關函數；橫坐標為涉後階數，圖中兩橫線為置信區間，下同

總結所研究18個指標的ACF-PACF圖之特徵如表7-9所示。

從ACF-PACF圖（圖7-8）和表7-9可以看到：其中As、Pb、磁化率的自相關函數ACF和偏自相關函數PACF分別為拖尾和截尾；TOC、Rb/Sr、TOC/N、Al/Zr、F1、F2、「綜合」的ACF和PACF均為拖尾；Cd、Cd/Ca、TFe₂O₃、C值、F3的ACF和PACF均為截尾；Hg和Zn/Cd的ACF和PACF均為平穩；磁化率、Rb/Sr、TOC/N、F1、F2和「綜合」的ACF衰減緩慢，表現出較強的趨勢性。

通過對自相關-偏自相關分析研究發現，多數指標有不很顯著的周期性，具體可從下面譜分析中進一步了解。

表7-9 全部鑽孔樣元素及指標等的ACF、PACF的結構特徵

❻ 大自考有年限規定嗎，我考了十幾年了，還有效不

大自考沒有年限規定的，每年會有一些報考少的專業被取消。

❼ 時間序列acf多少以上存在自相關

一、自協方差和自相關系數 p階自回歸AR(p) 自協方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)] 自相關系數ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5] 二、平穩時間序列自協方差與自相關系數 1、平穩時間序列可以定義r(k)為時間序列的延遲k自協方差函數: r(k)=r(t,。

❽ 活性炭曬多長時間可以延長使用壽命

陽光暴曬的情況下，通常有一兩天就可以。

❾ SAS做的時間序列ACF及PACF圖，請問該怎麼選擇模型

根據具體的圖來判斷模型