Những gì để đọc từ chức năng tự tương quan của một chuỗi thời gian?

Đưa ra một chuỗi thời gian, người ta có thể ước tính hàm tự tương quan và vẽ đồ thị, ví dụ như được thấy dưới đây:

Sau đó có thể đọc gì về chuỗi thời gian, từ chức năng tự tương quan này? Có phải là ví dụ có thể lý do về sự ổn định của chuỗi thời gian?

Đã chỉnh sửa : Ở đây tôi đã bao gồm ACF của loạt khác biệt với độ trễ nhiều hơn

acf này cho thấy sự không ổn định có thể được khắc phục bằng cách kết hợp hiệu ứng hàng ngày khi nó xuất hiện với cấu trúc bằng chứng ở độ trễ 24. Hiệu ứng hàng ngày có thể là tự động hồi quy theo thứ tự 24 hoặc có thể là xác định trong đó có thể cần 23 giờ giả. Bạn có thể thử một trong hai và đánh giá kết quả. Cấu trúc hơn nữa dường như là cần thiết. Đây có thể là nhu cầu bao gồm dịch chuyển cấp hoặc một số dạng cấu trúc hồi quy tự động ngắn hạn như toán tử độ trễ khác nhau 1. Sau khi xác định và ước tính chế độ hữu ích, phần dư có thể đề xuất thêm hành động (tăng mô hình) để đảm bảo rằng tín hiệu đã trích xuất đầy đủ tất cả thông tin và đưa ra một quá trình nhiễu là bình thường hoặc Gaussian. Điều này sau đó sẽ trả lời câu hỏi mơ hồ của bạn về "sự ổn định". Hi vọng điêu nay co ich !

Một sự bổ sung nhẹ!

Từ "gợi ý" được sử dụng vì acf không phải là từ cuối cùng trong khi dữ liệu thực tế là. Trong trường hợp không có dữ liệu thực tế, acf đôi khi rất hữu ích trong việc mô tả quá trình.