未显示PACF和ACF图形

是指在时间序列分析中，未展示自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图形。

ACF（Autocorrelation Function）是用来衡量时间序列数据中各个时刻之间的相关性。它通过计算不同滞后阶数的自相关系数来表示数据在不同时间点上的相关性。ACF图形通常是一个柱状图，横坐标表示滞后阶数，纵坐标表示自相关系数的值。ACF图形可以帮助我们判断时间序列数据是否存在自相关性，以及自相关性的程度。

PACF（Partial Autocorrelation Function）是在控制其他滞后阶数的影响下，衡量时间序列数据中各个时刻之间的相关性。PACF图形通常也是一个柱状图，横坐标表示滞后阶数，纵坐标表示偏自相关系数的值。PACF图形可以帮助我们判断时间序列数据中的特定滞后阶数对当前值的影响。

ACF和PACF图形在时间序列分析中非常重要，它们可以帮助我们确定时间序列数据的阶数，从而选择合适的模型进行预测和分析。通过观察ACF和PACF图形的衰减情况和截尾情况，我们可以判断出时间序列数据是否具有平稳性、季节性、趋势性等特征，进而选择适合的AR、MA、ARMA、ARIMA等模型。

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