如何根据 acf 和 pacf 图确定 p、q 值并根据图确定 SARIMA 的参数

要根据自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图确定ARIMA模型的p和q值，可以按照以下步骤进行：

首先，观察ACF图并确定自相关函数的截尾点。自相关函数在截尾点之后变为零，因此截尾点之前的值对应于AR模型的p值。
接下来，观察PACF图并确定偏自相关函数的截尾点。偏自相关函数在截尾点之后变为零，因此截尾点之前的值对应于MA模型的q值。
选择ARIMA模型的p和q值时，可以考虑截尾点之前的最大值。例如，如果ACF图在截尾点之前的值都小于0.2，则可以选择p值为截尾点之前的最大值，例如p=1或p=2。同样，如果PACF图在截尾点之前的值都小于0.2，则可以选择q值为截尾点之前的最大值，例如q=1或q=2。
确定ARIMA模型的差分阶数d。可以通过观察时间序列的趋势和季节性来决定是否需要进行差分。如果时间序列具有明显的趋势和季节性，则需要进行差分。
根据差分后的时间序列的ACF和PACF图，确定SARIMA模型的季节性参数P、Q和季节性差分阶数D。季节性参数P和Q的选择与步骤1和2类似，而季节性差分阶数D可以通过观察差分后的时间序列的ACF图来确定。

总之，根据ACF和PACF图确定ARIMA模型的p和q值，以及根据差分后的时间序列的ACF和PACF图确定SARIMA模型的季节性参数P、Q和季节性差分阶数D，可以帮助选择适当的模型参数来建立时间序列模型