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ACFプロットとPACFプロットの目視検査により、時系列の適切な予測モデルをどのように推定しますか？どちらがARまたはMAに通知しますか（つまり、ACFまたはPACF）（または、両方とも）。グラフのどの部分が、季節性ARIMAの季節的および非季節的部分を示していますか？ 以下に表示されるACFおよびPCF機能を検討してください。それらは、単純な差異と季節（元のデータ、対数変換されたデータ）の2つの差異がある2つのログ変換された系列からのものです。シリーズをどのように特徴付けますか？どのモデルが最適ですか？

16 r  time-series  forecasting  acf-pacf 

ACFプロットとPACFプロットを正しく解釈していることを確認したいだけです。 データは、実際のデータポイントとAR（1）モデルを使用して生成された推定値の間に生成されたエラーに対応します。 私はここで答えを見ました： ACFおよびPACF検査によりARMA係数を推定する エラーを自動相関させていないようですが、確認したいのですが、私の懸念は次のとおりです。 1.）最初のエラーは境界の右側にあります（これが当てはまる場合、ラグ1に有意な自己相関があることを受け入れるか拒否する必要がありますか）？ 2.）線は95％の信頼区間を表しており、116のラグがあることを前提として（0.05 * 116 = 5.8、6に切り上げます）、6つのラグが境界を超えると予測されます。ACFの場合はこれに該当しますが、PACFの場合は約10の例外があります。国境にそれらを含めると、14のようになりますか？これはまだ自己相関がないことを示していますか？ 3.）95％信頼区間のすべての違反がマイナス面で発生しているという事実に何かを読む必要がありますか？

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf