时序预测 | MATLAB实现时间序列ACF和PACF分析

基本介绍

自回归分析是线性回归分析的一种推广，主要是研究一个序列反映的自我因果关系。普通线性回归基于互相关分析，涉及两个以上的变量，一个作为因变量（响应变量代表“果”），其余作为自变量（解释变量代表“因”）。自回归则基于自相关分析，涉及唯一的变量，主要是用过去解释未来（对于时间序列），用上游解释下游（对于空间序列）。求解自回归模型的算法有多种，包括精确最大似然法、Cochrane-Orcutt法和Prais-Winsten法，而常规的最小二乘技术却是自回归模型参数估计的经典框架。
ACF 是一个完整的自相关函数，可为我们提供具有滞后值