自相关和偏自相关：时间序列分析的关键概念

自相关和偏自相关都是描述时间序列中变量之间相关性的概念。

'自相关'是指一个时间序列中某个变量和该序列中之前的一些值之间的相关性。例如，如果我们正在考虑每天的股票价格，那么今天的价格可能与昨天、前天或更早的价格有相关性，这就是自相关。

'偏自相关'是指在考虑其他变量的影响后，两个变量之间的相关性。例如，我们可能想知道某一天的温度是否对当天的电力需求有影响，但我们还需要考虑其他因素，例如时间、季节和天气。在这种情况下，我们可以使用偏自相关来确定温度和电力需求之间的关系，同时控制其他影响因素。

在时间序列分析中，自相关和偏自相关通常用于确定ARMA（自回归移动平均）模型的参数。具体而言，自相关和偏自相关函数图可以用来确定自回归过程和移动平均过程中的滞后项数量。