我有一个包含 1000 个数据点的样本，我用它作为训练样本来使用 Timeseries 进行预测。我的演讲建议我将 ACF 与其临界值（上限和下限）进行数值比较，而不是查看图表。
这是我的 ACF 值：
问题：如何得出 ACF 的上限和下限临界值？R中是否有任何函数可以产生这些值？
如何确定 ACF 的临界值？
机器算法验证
r
时间序列
自相关
2022-03-10 08:19:58
2个回答
基于这个来源，看起来在 null 下，自相关是渐近标准正态的。 ( )处自相关的 5% 临界值为
其中是样本量。
在您的情况下，，因此滞后 1 的临界值是，滞后 2 是，依此类推。
请注意另一个来源的注释：
此外，在小样本条件下……该检验可能过于保守，因此拒绝零假设（残差表示为非白色）的频率低于所选显着性水平（Lutkepohl，2006）。
但是，它不太可能与 1000 这么大的样本相关。
相关问题：“如何计算 ACF 函数的置信区间？” .
由于 acf 的标准偏差约为 = 1/SQRT(NOB)，因此它非常接近，以至于对于大样本量实际上是无用的。如果您获取临界值的“原因”是自动识别 ARIMA 模型的形式，您可以立即停止！. 识别 ARIMA 结构的合理起始模型最好通过反自相关函数http://www.jstor.org/stable/2982488?seq=1#page_scan_tab_contents之类的方法进行，这是 AUTOBOX（一个我帮助开发的软件）有效地解决了这个谜题。