无偏自相关函数与有偏自相关函数的关系式为 因为 是无偏估计，因此得到 1. 偏移性 上式说明 是有偏估计，但是渐近无偏，其偏移为

NANAUTOCORR和NANPARCORR计算包含NaNs的数据向量的nlag自相关系数和部分自相关系数。 使用 MATLAB 函数 CORR 并允许排除包括 NaN 在内的数据对。 非显着系数的置信边界是使用 Bartlett 公式给出的，假设是渐近正态性。 基于 MATLAB 函数 CORR。 任何反馈或建议，表示赞赏。

偏自相关函数PACF定阶 AR(P)序列的样本偏自相关函数是p步截尾的。

自相关图是一个平面二维坐标悬垂线图。横坐标表示延迟阶数，纵坐标表示自相关系数 偏自相关图跟自相关图类似， 横坐标表示延迟阶数，纵坐标表示偏自相关系数 自相关图与偏自相关图的python代码实现： from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf plot_acf(b.salesVolume) plot_pacf(b.salesVolume) 可以看到，这个数据是偏自相关系数拖尾，自相关系数截尾的数据 补充知识：python 数据相关性可视化 话不多说直接上代码 import matplotlib.pyplot a

主要介绍了python实现时间序列自相关图(acf)、偏自相关图(pacf)教程，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧