第四章平稳时间序列棋型的建立 具体做法： (a)自相关函数的拖尾、截尾性判断： 对样本自相关的柱状图进行观察判断，若其逐渐衰 减至0附近，可判断为拖尾； 若认为样本自相关函数是q阶截尾的，利用下式： 即当k>q时，自相关估计值的方差应满足 var()@y(+2a r2) (k>q) = 如果自相关估计值在0±2√var(r)范围内，可 看成是截尾的
16 第四章 平稳时间序列模型的建立 如果自相关估计值在 范围内，可 看成是截尾的。 （a）自相关函数的拖尾、截尾性判断： 对样本自相关的柱状图进行观察判断，若其逐渐衰 减至0附近，可判断为拖尾； 若认为样本自相关函数是q阶截尾的，利用下式： 即当k>q时，自相关估计值的方差应满足 (k>q) 具体做法：
第四章平稳财间序到模型的建立 (b)偏自相关函数的拖尾、截尾性判断： 对样本偏自相关的柱状图进行观察判断，若其逐 渐衰减至0附近，可判断为拖尾； 计算偏自相关估计值的方差 var(f)@/N (k-p) 如果当k>p后，偏自相关估计值在0±2√var矿：)范 围内，则偏自相关函数可看成是步截尾的
17 第四章 平稳时间序列模型的建立 如果当k>p后，偏自相关估计值在 范 围内，则偏自相关函数可看成是p步截尾的。 (k>p) 计算偏自相关估计值的方差 （b）偏自相关函数的拖尾、截尾性判断： 对样本偏自相关的柱状图进行观察判断，若其逐 渐衰减至0附近，可判断为拖尾；
第四章平稳时间序列棋型的建立 例：一个长度为N=200的观测值序列，算得自相关的 估计值列于下表： k k 1 -0.38 6 0.00 2 -0.08 7 0.00 3 0.11 8 0.00 4 0.08 9 0.07 5 0.02 10 0.08 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.1 0.2 -0.4 0.5
18 第四章 平稳时间序列模型的建立 例：一个长度为N＝200的观测值序列，算得自相关的 估计值列于下表：
第四章平稳时间序列棋型的建立 若假设为1步截尾，有 va6,)@1-2项-2 (1+2(-0.38)2)=0.0064 200 标准差为0.08 可认为该时间序列的自相关函数是一步截尾的。 实际上，该时间序列是由一个已知p1=-0.4,且对 k>1,有p=0的随机过程产生的
19 第四章 平稳时间序列模型的建立 若假设为1步截尾，有 标准差为0.08 可认为该时间序列的自相关函数是一步截尾的。 实际上，该时间序列是由一个已知ρ1 ＝-0.4，且对 k>1，有ρk=0的随机过程产生的
第四章平稳时间序到棋型的建立 四、实例分析 例4.1：对磨轮剖面资料进行分析（序列14) （1)做数据图； (2)计算样本自相关函数和样本偏自相关函数； (3)判断是否零均值； (4)如果是非零均值，进行零均值化： (5)判断样本自相关函数和样本偏自相关函数的拖尾 截尾性； (6)根据eacf和epacf的截尾拖尾性初步识别可能的模 型
20 第四章 平稳时间序列模型的建立 四、实例分析 例4.1：对磨轮剖面资料进行分析（序列14） （1）做数据图； （2）计算样本自相关函数和样本偏自相关函数； （3）判断是否零均值； （4）如果是非零均值，进行零均值化； （5）判断样本自相关函数和样本偏自相关函数的拖尾 截尾性； （6）根据eacf和epacf的截尾拖尾性初步识别可能的模 型