Bir zaman serisinin otokorelasyon fonksiyonundan ne okunmalı?

Bir zaman serisi verildiğinde, otokorelasyon fonksiyonu tahmin edilebilir ve örneğin aşağıda görüldüğü gibi çizilebilir:

O zaman bu otokorelasyon fonksiyonundan zaman serileri hakkında ne okumak mümkün? Örneğin, zaman serilerinin durağanlığı hakkında mantık yürütmek mümkün mü?

Düzenlendi : Burada daha fazla gecikme ile farklı serilerin ACF'sini ekledim

bu acf, gecikme 24'teki kanıt yapısına göründüğü gibi günlük bir etki ekleyerek giderilebilecek durağanlık olmamasını önermektedir. Günlük etki ya 24 numaralı siparişin otomatik gerilemesi olabilir ya da 23 saatlik mankenlerin gerekli olabileceği durumlarda belirleyici olabilir. Bunlardan birini deneyebilir ve sonuçları değerlendirebilirsiniz. Daha fazla yapıya ihtiyaç duyulduğu görülmektedir. Bu, ya seviye değişimleri ya da gecikme 1'in ayırt edici bir operatörü gibi bir tür kısa vadeli oto-regresif yapının dahil edilmesi ihtiyacı olabilir. Yararlı bir modun tanımlanmasından ve tahmin edilmesinden sonra, artıklar, bunun sağlanması için daha fazla işlem önerebilir (model büyütme). sinyal tüm bilgileri tamamen çıkardı ve normal veya Gaussian bir gürültü süreci yarattı. Bu daha sonra "istikrar" ile ilgili belirsiz sorunuza cevap verecektir. Bu yardımcı olur umarım !

Hafif bir ekleme!

"Öneriler" sözcüğü, gerçek veriler varken acf bu konuda son sözcük olmadığından kullanılır. Gerçek verilerin yokluğunda acf bazen sürecin karakterize edilmesinde faydalıdır.