为什么 Acf & Pacf 有不同的滞后范围
why Acf & Pacf has different lags range
我正在使用 ARIMA 进行时间序列分析，我绘制了 Acf 和 Pacf 以指定 AR 和 MA 值（p，q），但是，当我绘制它们时，Pacf 显示出很大的滞后，如 10000， 40000 和 70000，即使我指定 lag.max= 20.
而在 Acf 图中，它显示 max.lag =20
谁能解释一下为什么我的 Pacf 滞后范围与 Acf 不同？
这是我的简单数据：
Date_Time Traffic_Flow
2017-07-17 02:00:00 -68
2017-07-17 03:00:00 128
2017-07-17 04:00:00 432
2017-07-17 05:00:00 802
2017-07-17 06:00:00 609
2017-07-17 07:00:00 -612
2017-07-17 08:00:00 -67
数据为时间序列格式。
这是我的代码：
AcfData<- Acf(Data_Stationary, lag.max = 20)
AcfData
PacfData<- pacf(Data_Stationary, lag.max = 20)
PacfData
我怀疑您使用的是 forecast 包中的 Acf() 函数，以及 stats 包中的 pacf() 函数。他们使用不同的尺度来衡量滞后。使用 forecast 包中的 Pacf() 函数，或 stats 包中的 acf() 函数来获得一致的结果。
我正在使用 ARIMA 进行时间序列分析，我绘制了 Acf 和 Pacf 以指定 AR 和 MA 值（p，q），但是，当我绘制它们时，Pacf 显示出很大的滞后，如 10000， 40000 和 70000，即使我指定 lag.max= 20.
而在 Acf 图中，它显示 max.lag =20
谁能解释一下为什么我的 Pacf 滞后范围与 Acf 不同？
这是我的简单数据：
Date_Time Traffic_Flow
2017-07-17 02:00:00 -68
2017-07-17 03:00:00 128
2017-07-17 04:00:00 432
2017-07-17 05:00:00 802
2017-07-17 06:00:00 609
2017-07-17 07:00:00 -612
2017-07-17 08:00:00 -67
数据为时间序列格式。 这是我的代码：
AcfData<- Acf(Data_Stationary, lag.max = 20)
AcfData
PacfData<- pacf(Data_Stationary, lag.max = 20)
PacfData
我怀疑您使用的是 forecast 包中的 Acf() 函数，以及 stats 包中的 pacf() 函数。他们使用不同的尺度来衡量滞后。使用 forecast 包中的 Pacf() 函数，或 stats 包中的 acf() 函数来获得一致的结果。