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时间序列教程四、自回归和移动平均模型

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时间序列教程四、自回归和移动平均模型

一、本节目标

了解自相关函数（ACF）。

了解部分自相关函数（PACF）。

了解自回归和移动平均模型是如何工作的。

使用Python来拟合自相关模型。

二、ACF和PACF

1、自相关函数（ACF）

测量信号与自身延迟数据的相关性。

它用于发现信号中的重复模式，例如周期性信号的存在。

其中 $\\mu$ 为平均值， $\\sigma ^2$ 为方差

2、偏自相关函数（PACF）

滞后k处的部分自相关是 $X_t$ 和 $X_{t-k}$ 之间的自相关。