帮我看下怎样判断截尾和拖尾吧，谢谢！

上面两张图是源数据的处理后的（对数，差分后）acf和pacf，下面两张是删去了源数据处理过后的（已经经过了对数和差分）开头六个数据以后的acf和pacf，怎么能看出他们是截尾的还是拖尾的啊，另外这两个数据哪一个更适合做预测？还有我的做法，也就是想删去差分后的前几个数据，使得数列更平稳的做法是不是不可取啊，如果确实要删的话也只能删源数据的？对吗？

恳请您在百忙之中不吝赐教不吝赐教！谢谢！

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推荐答案推荐于2018-03-08

对数：自相关拖尾，偏自相关拖尾，因为它们都落在两倍标准差范围内，且不是一致趋于零。
差分：自相关7阶拖尾，偏自相关2阶拖尾。理由差不多。
还有你对原始数据差分就已经在把非平稳的数据弄成平稳，但是到底多少次差分才平稳，这要看你的实际结果，因为多次差分也可能造成“过差分”，就是说差分以后平稳性更差，原理的话参考人大的《时间序列分析》

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其他回答

第1个回答 2013-04-27

截尾是指时间序列的自相关函数（ACF）或偏自相关函数（PACF）在某阶后均为0的性质（比如AR的PACF）；拖尾是ACF或PACF并不在某阶后均为0的性质（比如AR的ACF）

第2个回答 2012-05-21

你是高人我没学过嘿嘿

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如何辨别统计中的拖尾和截尾??答：MA模型：自相关系数截尾，偏自相关函数拖尾。ARMA模型：自相关函数和偏自相关函数均拖尾。根据输出结果，自相关函数图拖尾，偏自相关函数图截尾，且n从2或3开始控制在置信区间之内，因而可判定为AR(2)模型或者AR(3)模型。...

帮我看下怎样判断截尾和拖尾吧,谢谢! 还有是不是平稳序列该用什么模型...答：也可以认为几乎可以估算为AC滞后三个后，PAC，他正慢慢变得越来越小，在这种情况下，应该是ARIMA（0,0,3）ARIMA（4,0,0）和（4,0 ，3），如果更多一些数据，那么你可以尝试看看，这是更好，也有AIC / BIC看一看 ...

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