1楼：匿名用户
在sas软件中，我们可以通过得到的自相关函数图和偏相关函数图来判断。
如果样本自相关系数和样本偏自相关系数在最初的阶明显大于2倍标准差，而后几乎95%的系数都落在2倍标准差的范围内，且非零系数衰减为小值波动的过程非常突然，通常视为k阶截尾；
如果有超过5%的样本相关系数大于2倍标准差，或者非零系数衰减为小值波动的过程比较缓慢或连续，通常视为拖尾。
相关示例
ar模型：自相关系数拖尾，偏自相关系数截尾；
ma模型：自相关系数截尾，偏自相关函数拖尾；
arma模型：自相关函数和偏自相关函数均拖尾。
根据统计图形和数据判断
根据输出结果，自相关函数图拖尾，偏自相关函数图截尾，且n从2或3开始控制在置信区间之内，因而可判定为ar(2)模型或者ar(3)模型。
这张图可以看到，很明显的自相关和偏自相关都是拖尾，因为数据到后面还有增大的情况，没有明显的收敛趋势。
2楼：好吧八宝粥
自相关和偏自相关图一般来说是判断拖尾阶尾和选择arima模型的基本方法，但这种方法依然比较粗糙。
有些时候会出现自相关和偏自相关均截尾的现象，这是就需要用信息准则来判断了。
通过**来做一个示例：
ar模型：自相关系数拖尾，偏自相关系数截尾，
ma模型：自相关系数截尾，偏自相关函数拖尾。
arma模型：自相关函数和偏自相关函数均拖尾。
根据输出结果，自相关函数图拖尾，偏自相关函数图截尾，且n从2或3开始控制在置信区间之内，因而可判定为ar(2)模型或者ar(3)模型。
自相关和偏自相关都是拖尾，数据到后面还有增大的情况，没有明显的收敛趋势。
自相关7阶拖尾（n从7开始缩至置信区间），偏自相关2阶拖尾。
3楼：逃离恶世
一般来说，自相关和部分自相关是判断尾随阶尾和选择arima模型的基本方法，但这种方法还比较粗糙。
有时自相关和部分自相关被截断，需要用信息准则来判断。
以**为例：
ar模型：自相关系数拖尾，部分自相关系数拖尾，ma模型：自相关系数截断，部分自相关函数尾。
arma模型：对自相关函数和部分自相关函数进行尾化。
根据输出结果，自相关函数图为尾，部分自相关函数图为尾，n控制在2或3的置信区间内，可以确定为ar（2）模型或ar（3）模型。
自相关和部分自相关都是尾的，且数据有增加的趋势，没有明显的收敛趋势。
自相关阶7拖尾（n从7到置信区间），部分自相关阶2拖尾。
4楼：民大小冉
看acf和pacf中的柱形图是否过了置信上下限。
帮我看下怎样判断截尾和拖尾吧，谢谢！
5楼：
截尾是指时间序列的自相关函数（acf）或偏自相关函数（pacf）在某阶后均为0的性质（比如ar的pacf）；拖尾是acf或pacf并不在某阶后均为0的性质（比如ar的acf）
6楼：剑枫道
对数：自相关拖尾bai，偏自相关拖尾，
du因为zhi它们都落在两倍标准差范围dao内，且不是一致趋于专零。属
差分：自相关7阶拖尾，偏自相关2阶拖尾。理由差不多。
还有你对原始数据差分就已经在把非平稳的数据弄成平稳，但是到底多少次差分才平稳，这要看你的实际结果，因为多次差分也可能造成“过差分”，就是说差分以后平稳性更差，原理的话参考人大的《时间序列分析》
7楼：匿名用户
你是高人 我没学过 嘿嘿
如何判定acf和pacf的拖尾截尾
8楼：无语翘楚
在sas软件中，我们可以通过得到的自相关函数图和偏相关函数图来判断。
如果样本自相关系数和样本偏自相关系数在最初的阶明显大于2倍标准差，而后几乎95%的系数都落在2倍标准差的范围内，且非零系数衰减为小值波动的过程非常突然，通常视为k阶截尾；
如果有超过5%的样本相关系数大于2倍标准差，或者非零系数衰减为小值波动的过程比较缓慢或连续，通常视为拖尾。
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