自相关函数截尾图示：偏自相关函数截尾图示：AutocorrelationPartial CorrelatiorAutocorrelationPartial Correlation
自相关函数截尾图示： 偏自相关函数截尾图示：
当时间序列的ACF与PACF均为拖尾时，单用自相关与偏自相关函数来识别与定阶就比较困难，这时我们结合其他的定阶方法一起使用
当时间序列的ACF与PACF均 为拖尾时，单用自相关与偏自相 关函数来识别与定阶就比较困难 ，这时我们结合其他的定阶方法 一起使用
例4.1图4.1是一个磨轮剖面资料的数据图，样本N=250。80-8-1250150250100200图表.1磨轮部面资料
例4.1 图4.1是一个磨轮剖面 资料的数据图，样本N=250。 图表.1磨轮剖面资料 -12 -8 -4 0 4 8 50 100 150 200 250 Y
用Y表示该序列，经单位根检验(DF检验）「可知该序列是平稳的，检验结果列于下表中DF值平稳性5%临界值DWDF与临界值平稳-1.94-2.241.90DF<临界值由DW值可知，DF回归式中的残差即DF检验有效，由于不存在自相关，良DF值<临界值，于是序列是平稳的
用Yt表示该序列，经单位根检验（DF 检验）可知该序列是平稳的，检验结果 列于下表中 由DW值可知，DF回归式中的残差 不存在自相关，即DF检验有效，由于 DF值<临界值，于是序列是平稳的。 DF值 5%临界值 DW DF与临界值 平稳性 -2.24 -1.94 1.90 DF<临界值 平稳
不为该序列Y.的均值为9.42，零，对其进行零均值化，令X=Yt-9.42，则X为Y零均值化后的序列，于是X为平稳且零均值的时间序列，计算其自相关函数ACF与偏自相关函数PACF，并作图如下：
该序列Yt的均值为9.42，不为 零，对其进行零均值化，令Xt =Yt - 9.42，则Xt为Yt零均值化后 的序列，于是Xt为平稳且零均值 的时间序列，计算其自相关函数 ACF与偏自相关函数PACF，并 作图如下：