Cząstkowa autokorelacja opóźnień większych niż p dla szeregów czasowych wygenerowanych przez model AR(p) jest w przybliżeniu niezależna i normalna ze średnią równą 0. Dlatego przedział ufności można skonstruować, dzieląc wybrany wynik z przez . Opóźnienia z wartościami PACF poza przedziałem ufności wskazują, że rząd modelu AR generującego szereg jest prawdopodobnie większy lub równy opóźnieniu. Wykreślenie PACF i narysowanie linii przedziału ufności to typowy sposób analizy rzędu modelu AR. Aby ocenić rząd modelu, należy przeanalizować wykres i znaleźć opóźnienie, po którym wszystkie cząstkowe autokorelacje znajdą się w przedziale ufności. Opóźnienie to prawdopodobny rząd modelu AR.
Przypisy
Kategoria:Analiza szeregów czasowych