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时间序列分析中的自相关_滞后一个自相关系数怎么计算 . . .
对于时间序列，自相关是该时间序列在两个不同时间点上的相关性 (也称为滞后)。也就是说我们是在用时间序列自身的某个滞后版本来预测它。数学上讲自相关的计算方法为:其中N是时间序列y的长度，k是时间序列的特定的滞后。
自相关的滞后 - Minitab
滞后是指分隔时间序列数据的时间段数。 Minitab 使用滞后来计算偏自相关系数。对于观测值个数小于 240 的序列，最大滞后数（如 Box 和 Jenkins 建议）大约为 n 4；对于观测值个数大于 240 的序列，最大滞后数为 + 45，其中 n 为观测值个数。
自相关系数ACF（公式篇） - 知乎
描述AC（Autocorrelation Coefficient 自相关系数）：用来描述数据自身不同时期的相关程度，即度量历史数据对现在产生的影响。
时间序列 - 理解时间序列分析中的自相关函数（ACF）
通过应用滞后为1的自相关函数（ACF），分析师可以确定连续两天价格之间是否存在显著相关性。高正自相关可能表明趋势动量，暗示过去的价格水平正在影响下一天的价格。相反，低或负自相关可能暗示一种更波动或均值回归的特性，这对设计交易算法至关重要。
2. 8 自相关 | 预测：方法与实践 - OTexts
正如相关系数可以衡量两个变量之间的线性相关关系一样，自相关系数可以测量时间序列滞后值之间的线性关系。以下几个不同的自相关系数，对应于滞后图中的不同情况。
滞后自相关系数 - 百度文库
滞后自相关系数是一种统计学指标，用于衡量任意一时间序列在不同时间点之间的相关性。它描述了当前时刻和过去某个时刻之间的关联程度，通常用于判断时间序列是否存在自回归现象。
进阶篇第 2 篇：自相关性深度解析 - ACF 与 PACF 图完全指南
ACF PACF 的前提： ACF 和 PACF 分析的是序列与其滞后项之间的相关性结构。这种结构只有在序列的统计特性（均值、方差）稳定时才有意义且易于解读。
MA（移动平均）模型的自相关函数ACF图第一项（滞后0 . . .
在移动平均（MA）模型的自相关函数（ACF）图中，第一项通常是表示滞后0的情况。这个点代表的是序列与其自身的相关性，也就是时间序列与它自身完全对齐时的相关性。