acf年限

❶ 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。

❷ spss中怎么看时间序列arima的结果

看acf和pacf图确定参数

❸ 什么是时间序列分析的自相关函数acf

看拖尾还是截尾主要是看收敛的趋势是像被切了一刀一样突兀的还是缓慢的。。

实话说，这两张图都不是太干净（就是lag不好判断，acf 的图勉强可以算是lag = 2吧？pacf的图不好判断）。。建议做一个eacf 的表辅助判断模型，或者是用information criteria辅助判断。

❹ 如何用acf，pacf判断r语言时间序列平稳性

一般自相关图若为q阶截尾则滑动系数为q.若偏自相关图为p阶截尾则自回归系数为p

❺ （一）环境地球化学演变的时间序列及自相关分析

1.数据的离散性及时间序列的建立

由于所研究的洞庭湖区沉积物样品除ZK1钻孔外，基本是等距的。以y_i代表i号样品的年龄（B.P.）（单位：ka），t_i表示i号样与其前一个样（i-1号样）之间的年龄间距（单位：ka），即

t_i=y_i-y_i-1

每块样（i）所代表的时间间隔（t_i）见图7-5。由图可见每块样品所代表的时间间隔（t_i）基本上是一致的，其中异常高者系沉积间断所致。由每样品所代表时间所得的时间序列是离散型的，是可满足数学模型的离散型数据的要求的，只需将结果代回每样品所代表的时间（即以图7-5之原数据的电子表格进行计算）即可。

由于本章讨论的数据全部是用Al₂O₃进行了校正的，故可以将不同钻孔、不同时段的数据放在一起比较。将全部钻孔样品按年龄排序，可以发现年龄（B.P.）y（单位：ka）随样品总序号（x）呈指数增加（图7-5），其方程为

y=0.2776e^0.044x （7-10）

决定系数R²=0.937，说明方法可行。

图7-5 各钻孔每个样品所代表的时间间距和全部钻孔样按年龄排序

2.以ACF-PACF图进行的相关性研究

如前所述，变量时间上的相关性可用时间序列的自相关-偏自相关（ACF-PACF）图来研究。对本区各钻孔进行自相关-偏自相关函数、Ljung-Box统计量（该统计量的原假设是时间序列不存在自相关现象）研究，以此分析时间序列中是否存在自相关现象（限于篇幅，Ljung-Box统计量等结果省略）。

（1）ZK1孔的ACF-PACF图

图7-6为表5-23中ZK1孔的前4个因子的ACF-PACF图。

图7-6 ZK1钻孔4种地球化学指标组（因子）的ACF-PACF图

因子按表5-23；ACF为自相关函数，PACF为偏自相关函数，横坐标为涉后阶数，图中两横线为置信区间，下同

通过对自相关-偏自相关分析和Ljung-Box统计量计算结果的分析发现，在ZK1孔的4个因子中，除F3外，F1、F2和F4的自相关-偏自相关函数图有不很显著的周期性。由图可知，序列以周期长度及其整数倍数为阶数的自相关多不为零，如F4自相关函数图在阶数为1、8和15时，说明其周期约为8；偏自相关函数值均仅1阶不为0，随着阶数的增大，函数值很快落入置信区间。

F3是一种具有波动性的非平稳序列的自相关函数图和偏自相关函数图。由图可知，非平稳序列的自相关函数图与趋势序列有一定的相似，其各阶自相关函数值不为0，且呈现出缓慢下降的趋势，偏自相关函数下降到7阶后呈正负交错的形式。

ACF和PACF明显存在正的相关性，这也符合本书在上面章节中的研究结果，即在较长的寒冷期后，紧接着的湿热期也较长，而在较短的寒冷期后，紧接着的湿热期就较短。同时，Ljung-Box统计量也拒绝了时间序列不存在自相关现象的原假设。这说明湿热持续期时间序列在剔除了时间效应后还存在相关性。

图7-7为ZK1钻孔的重金属和有机碳等的自相关函数ACF图。从图可见Cd的3阶自相关系数不为0，说明ZK1钻孔隔3个点的值具有显著相关性。

图7-7 ZK1钻孔重金属和有机碳等的ACF图

另从图7-8可见，Cd/Ca的自相关函数ACF在3、6、9和12阶处不为0，在3和9值处显著，6和12值处不显著，说明重金属镉相对于钙，呈现出周期值为3 的含量变化。分段代入作图1之原数据电子表格，可大约计算出不同段的周期：7m 以上（6ka（B.P.））周期约为1.2ka；7～11m（40～125ka（B.P.））周期约为50ka；43m以下（400ka（B.P.）以前）周期约为300～600ka。

其他如Zn/Cu、Zn/Pb和Zn/Cd各阶ACF和PACF值均无显著性（图从略）。

（2）全部钻孔样序列的ACF-PACF图

将洞庭湖平原区全部钻孔样按年龄排序，分别作4个重金属（As、Cd、Hg和Pb）、4个环境参数（TFe₂O₃、TOC、磁化率和C值）、5对比值（Rb/Sr、TOC/N、Al/Zr、Cd/Ca和Zn/Cd）和5个因子（由式（7-1）～式（7-5）构建的F1、F2、F3、F4 和“综合因子”，下同）共18个环境地球化学指标的序列图和ACF-PACF图研究。序列图不仅是环境地球化学时间序列研究的基础，而且其本身非常直观地综合表现了本区第四纪以来的地球化学环境指标的演化特征。如重金属As、Cd和Hg在更新世晚期以来变化较小，相反，TOC和磁化率显著增高，等等。鉴于前文已多次讨论，此不赘述（序列图结果见后面的图7-12）。

图7-8仅表示出部分指标的ACF-PACF图。

图7-8 洞庭湖平原全部钻孔样品部分元素及指标的ACF-PACF图

F1、F2、F3、F4和“综合因子”由式（7-1）～式（7-5）构建；ACF为自相关函数，PACF为偏自相关函数；横坐标为涉后阶数，图中两横线为置信区间，下同

总结所研究18个指标的ACF-PACF图之特征如表7-9所示。

从ACF-PACF图（图7-8）和表7-9可以看到：其中As、Pb、磁化率的自相关函数ACF和偏自相关函数PACF分别为拖尾和截尾；TOC、Rb/Sr、TOC/N、Al/Zr、F1、F2、“综合”的ACF和PACF均为拖尾；Cd、Cd/Ca、TFe₂O₃、C值、F3的ACF和PACF均为截尾；Hg和Zn/Cd的ACF和PACF均为平稳；磁化率、Rb/Sr、TOC/N、F1、F2和“综合”的ACF衰减缓慢，表现出较强的趋势性。

通过对自相关-偏自相关分析研究发现，多数指标有不很显著的周期性，具体可从下面谱分析中进一步了解。

表7-9 全部钻孔样元素及指标等的ACF、PACF的结构特征

❻ 大自考有年限规定吗，我考了十几年了，还有效不

大自考没有年限规定的，每年会有一些报考少的专业被取消。

❼ 时间序列acf多少以上存在自相关

一、自协方差和自相关系数 p阶自回归AR(p) 自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)] 自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5] 二、平稳时间序列自协方差与自相关系数 1、平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数: r(k)=r(t,。

❽ 活性炭晒多长时间可以延长使用寿命

阳光暴晒的情况下，通常有一两天就可以。

❾ SAS做的时间序列ACF及PACF图，请问该怎么选择模型

根据具体的图来判断模型