求解从proc arima得到的结果如何分析acf衰退快慢

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使用
proc arima data=filename;
identify var＝variable;
run;
语句，得到
图形
Autocorrelations中的Lag ，Covariance，Correlation，Std Error
Inverse Autocorrelations中的Lag，Correlation
和 Partial Autocorrelations中的Lag，Correlation
请问怎么看acf是否是衰退缓慢的

先bow了

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关键词：ARIMA ROC Rim ima ACF proc 求解 ARIMA ACF 快慢

也许我的问题没描述完全

由于本人学习的时候其判断准则是看T－value在何时小于1.6，如果在Lag大于5或6时才开始小于1.6，就认为衰退很慢。但用SAS中proc arima语句并不能得到T－value，所以想问一下应该看Output里哪个结果来判断？

再次谢过啦。

从correlation 来看，如果得出来的结果是呈递减的，就可以看出自相关系数是缓慢下降的，也说明该序列是非平稳的；如果得出来的结果不是呈递减状态的，那么该序列的自相关系数是可能迅速收敛的，也就是说该序列是平稳的。 还要看看图像的来分析，如果某些滞后期有较大的值，则需要进一步建模。其实我最近也是一直在研究时间序列分析的，希望能和志同道合的朋友一起去研究啦！

以下是引用wise在2007-5-13 10:45:00的发言：

还要看看图像的来分析，如果某些滞后期有较大的值，则需要进一步建模。

你的意思是

像下面这个acf就比较慢？

-1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

| |********************|

| .|******************* |

| . |****************** |

| . |***************** |

| . |**************** |

而以下这个acf就比较快吗？

-1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

| |********************|

| .|** |

| .|***** |

| ***|. |

[此贴子已经被作者于2007-5-13 19:40:12编辑过]

以下是引用wise在2007-5-13 10:45:00的发言：

其实我最近也是一直在研究时间序列分析的，希望能和志同道合的朋友一起去研究啦！

我刚才在一本叫《SAS系统与经济统计分析》的书

好像说道看correlation，若是缓慢下降的，说明序列是非平稳的。和你说的一样

另外，看白噪声显著性概率，若小于0。05，则说明序列存在自相关。

以下是引用qindanjianxin1在2007-5-13 19:38:00的发言：

你的意思是

像下面这个acf就比较慢？

-1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

| |********************|

| .|******************* |

| . |****************** |

| . |***************** |

| . |**************** |

而以下这个acf就比较快吗？

-1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

| |********************|

| .|** |

| .|***** |

| ***|. |

上面第一个是衰减的慢，下面的衰减的快，你可以对第一个进行一次差分。

模型你可以用Ljung-Box test 检测模型的系数。

图形中有个两倍标准差的参考标准，如果在某一期（n）以后大部分数据（95%）都在参考标准范围内，可以认为是n期截尾的

以下是引用sumc在2007-5-15 10:46:00的发言：

图形中有个两倍标准差的参考标准，如果在某一期（n）以后大部分数据（95%）都在参考标准范围内，可以认为是n期截尾的

sumc所指的应该是对pacf来说的截尾吧

不过在看pacf之前是不是应该先考虑acf呢？

以下是引用qindanjianxin1在2007-5-15 14:26:00的发言：

sumc所指的应该是对pacf来说的截尾吧

不过在看pacf之前是不是应该先考虑acf呢？

呵呵，你说的是对的，不好意思。

不过我只是说看图的方法，没有针对上面的图形。