时间序列分析：AIC
使用 ACF 和 PACF 图像可以在一定程度上帮助我们确定数据所符合的模型及其阶数，但面对实际的数据时，往往会发现多个模型都能较好地拟合数据。 假设有一个时间序列 ts.data 如图 1 所示，计算其 ACF 和 PACF 图像如图 2、图 3 所示。 可见 ACF 图像呈现连续衰减，PACF 图像在滞后为 $2$ 处截断，这看上去像是一个 $\mathrm{AR}(2)$ 过程，但比…
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使用 ACF 和 PACF 图像可以在一定程度上帮助我们确定数据所符合的模型及其阶数，但面对实际的数据时，往往会发现多个模型都能较好地拟合数据。 假设有一个时间序列 ts.data 如图 1 所示，计算其 ACF 和 PACF 图像如图 2、图 3 所示。 可见 ACF 图像呈现连续衰减，PACF 图像在滞后为 $2$ 处截断，这看上去像是一个 $\mathrm{AR}(2)$ 过程，但比…
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