从acf和pacf python确定p，q

是指通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来确定ARIMA模型中的p和q参数。

ARIMA模型是一种常用的时间序列分析模型，用于预测未来的数据趋势。其中，AR代表自回归（Autoregressive），MA代表移动平均（Moving Average），I代表差分（Integrated）。

在确定ARIMA模型的参数p和q时，可以借助ACF和PACF图来辅助判断。ACF图展示了时间序列数据与其滞后版本之间的相关性，而PACF图则展示了时间序列数据与其滞后版本之间的偏相关性。

具体步骤如下：

1. 绘制时间序列数据的ACF图和PACF图。
2. 根据ACF图和PACF图的趋势，确定p和q的取值范围。
   • 当ACF图在滞后k处截尾，而PACF图在滞后k处截尾，则可以初步确定p=q=k。
   • 当ACF图在滞后k处截尾，而PACF图在滞后k+1处截尾，则可以初步确定p=k，q=k+1。

• 使用ARIMA模型进行拟合，并评估模型的拟合效果。
• 根据模型评估结果，调整p和q的取值，重新拟合模型，直到找到最优的p和q取值。

ARIMA模型的优势在于可以处理非平稳时间序列数据，并且能够捕捉数据中的趋势和周期性。它在金融、经济、气象等领域的时间序列预测和分析中广泛应用。

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