1樓：weiya
一般先進行 次差分轉化為 來考慮。所以下面先介紹EACF(extended ACF)如何定 的階，然後用乙個模擬的 例子來展示如何在R語言中用EACF定階。
首先拖尾跟截尾都是對自相關函式(ACF)和偏自相關函式(PACF)而言的。對於 模型，我們有
ACF和PACF的拖尾截尾
可以看出，對於純 或 模型，ACF和PACF的拖尾截尾性質很明顯，可以因此很容易地定階。但是對於混合的 模型而言，便不是那麼方便了。
文獻[1]提出了EACF方法，對於未知的 ，採用迭代的過程來定階。假設當前AR階數為 , MA階數為，則我們可以通過一系列的 次回歸（這裡略去，具體過程可以參見文獻[1]）來一致估計出AR的係數 ，然後構造自回歸殘差
的ACF便稱為EACF。當 , 近似 模型，所以其ACF會滯後 階後截尾。當 p" eeimg="1"/>,會出現過擬合，這也將導致 的MA階數增加，文獻[1]中指出將EACF的資訊彙總在一張表中，若 的 階滯後ACF顯著不為0，則第 行和第 列元素用符號`x`表示，否則用0表示。
這樣理論上 有乙個由0構成的三角模式。下圖是 的理論EACF，零三角的左上角的0所在的行列表徵了ARMA的階。
ARMA(1, 1)的理論EACF
下面舉個例子
模擬例子
從EACF表還是很容易得出階數，需要注意，對於ARIMA模型，我們需要先進行差分，如例子中的`diff`，然後再按照ARMA來考慮。另外，eacf在TSA包中。
[1] Tsay, R. S. and Tiao, G.
(1984). 「Consistent estimates of autoregressive parameters and
extended sample autocorrelation function for stationary and nonstationary ARMA
Models.」 Journal of the American Statistical Association, 79, 385, 84–96.
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