在sas软件中，可以通过得到的自相关函数图和偏相关函数图来判断：拖尾：如果样本自相关系数和样本偏自相关系数在最初的阶明显大于2倍标准差，而后百分之九十五的系数都落在2倍标准差的范围内，且非零系数衰减为小值波动的过程非常突然，通常视为k阶截尾。截尾：如果有超过百分之五的样本相关系数大于2倍...

ISTA3L是一个基于研究、数据驱动的测试协议，它模拟了由零售公司完成的产品订单被直接运送给消费者时所经历的危险，它允许用户评估包装产品的能力，以承受运输和处理包装产品时所经历的供应链危险，从接收到任何电子商务零售商履行操作，直到最...

如果样本自相关系数或偏自相关系数在最初的d阶明显超过2倍标准差范围，而后几乎95%的自相关系数都落在2倍标准差范围之内，而且从非0系数衰减到0非常明显，这时视为自相关图d阶结尾。否者为d阶拖尾。

1、截尾判断：在ACF和PACF图中，自相关系数和偏自相关系数在某个阶数之后都接近于零或者在某个阶数之后急剧下降，则可以判断为截尾。这表示时间序列的相关性在该阶数之后逐渐减弱，数据不再受之前的值的影响。2、拖尾判断：在ACF和PACF图中，自相关系数和偏自相关系数在某个阶数之后仍然保持较高的值或...

二阶截尾，从延迟第二期开始，非零相关系数衰减向小值波动的过程非常突然,,这是从短期来看的，如果从长期看的话，延迟十六期，它是拖尾的

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...

MA(1)，AR(2)MA的话acf有spikes，pacf递减，acf有1个spike，所以MA（1）AR：ACF递减 PACF有spike，PACF有两个spikes，所以ar（2）判断标准：AR(P) 自相关拖尾，偏相关p阶截尾。MA(q) 自相关q阶段截尾，偏相关拖尾。AR(p)MA(q) 自相关q阶段截尾，偏相关p阶截尾。

乙序列为例。平稳的序列的自相关图和偏相关图不是拖尾就是截尾。截尾就是在某阶之后，系数都为0，怎么理解呢，看上面偏相关的图，当阶数为1的时候，系数值还是很大，0.914.二阶长的时候突然就变成了0.050.后面的值都很小，认为是趋于0，这种状况就是截尾。再就是拖尾，拖尾就是有一个衰减的趋势...

1、p是自相关AR模型的系数，而q是MA模型的系数；2、在EVIEWS模型中会做出一个时间序列的自相关和偏相关图表，这个表是判断p和q值的依据；3、所谓拖尾是自相关系数或者偏相关系数趋向于0，这个趋向过程有不同的表现形式，有几何型的衰减为0，有正弦波式的衰减；而所谓截尾是指从某阶后自相关或者偏...

既不拖尾也不截尾。截尾：时间序列的ACF或PACF在某阶后均为0。图像上显示为在某阶后突然降到0。拖尾：ACF或PACF在某阶后不均为0 。图像上显示为拖着长长的‘尾巴’。而你图中的都在置信区间内，没有显示出截尾性和拖尾性。个人鄙见。

首先，原数据和一阶差分的自相关表明，原数据和一阶差分数据都是非平稳数据，需要进行再次差分，转成平稳的 再次，看你二阶差分的自相关以及单位根检验，可以确定二阶差分后是平稳数据，再次，看自相关和偏自相关的截尾和拖尾，确定是AR还是MA，你这个看起来应该是AR模型，然后确定阶数，这个地方其实不...