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...

DWDM（密集波分复用）与CWDM（粗波分复用）的主要区别在于波长间隔和传输容量。DWDM波长间隔较小，如0.2nm至1.6nm，能复用多达80至160个波长，适用于长距离、大容量长途干线网络及超大容量城域网核心节点。而CWDM波长间隔较大，为20nm，通常复用8到16个波长，成本较低，主要应用于城域网接入层、企业网和校园网等短距离、高带宽需求的场景。此外，DWDM采用冷却激光，成本较高；CWDM则使用非冷却激光，成本相对较低。DWDM（密集波分复用）和CWDM（粗波分复用）是两种主要的WDM技术。DWDM支持更多的波长和更高的传输速率，适用于长距离、高带宽需求的应用；而CWDM则成本较低，适用于短距离、中等带宽需求的应用。光派通信在波分传输设备领域拥有丰富的产品线和行...

图中自相关系数拖着长长的尾巴，就是拖尾，AC值是慢慢减少的。而偏相关系数是突然收敛到临界值水平范围内的，这就是截尾，PAC突然变的很小。

您使用ADF单位根的经验，？如果你遇到？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 ...

你用ADF验过unit root了吗？如果验过你差不多可以估算成AC在3个lag之后没，PAC算他慢慢变小，那样的话应该是ARIMA(0,0,3)?也可以考虑ARIMA（4,0,0）和（4,0,3），如果数据有的多的话可以都试试看看哪个比较好，还有AIC/BIC也都看一看 ...

从图中可以看出,序列的自相关系数(AC)在1阶截尾,偏自相关系数(PAC)在2阶截尾。因此判断模型为ARMA模型,且,。即:3、建模 由以上分析可知,建立模型。首先将GDP序列进行二次差分,得到序列。然后在Workfile工作文件簿中新建一个方程对话框,采用 列表法 的方法对方程进行定义。自回归滞后项用ar表示,移动平均项用...

1.非白噪声序列(白噪声序列已经没意义，不能建立ARMA模型)2.白噪声序列：AC和PAC的值都落在两倍标准差范围内(看那个伸出来的柱形图和虚线的对比)，且p值>0.05。3.自相关1阶截尾，偏自相关拖尾。你可以尝试一下MA(1)模型。回答不对请指正，但是请不要骂我，谢谢合作。

首先将GDP数据输入Eviews软件，查看其二阶差分的AC和PAC。打开GDP序列窗口，点击View按钮，出现下来菜单，选择Correlogram。打开相关图对话框，选择二阶差分（2nd difference），点击OK，得到序列的AC和PAC。序列的自相关系数（AC）在1阶截尾，偏自相关系数（PAC）在2阶截尾。因此判断模型为ARMA模型。3、...

(1)先观测一阶差分数据dls的AC和PAC图。经检验可以看出AC和PAC皆没有明显的截尾性,尝试用ARMA模型,具体的滞后项p,q值还需用AIC和SC具体确定。(2)尝试不同模型,根据AIC和SC最小化的原理确定模型ARMA(p,q)。经多轮比较不同ARMA(p,q)模型,可以得出相对应AIC 和 SC的值。经过多次比较最终发现ARMA...