首先，为这个问题很基本而道歉。 谁能帮助我解释ACF / PACF图以识别ARIMA模型中的AR和MA值？
我的数据集是办公室中的网络流量，这意味着它的季节性为168点（每小时汇总）。这是因为同一天的流量都相似（例如，星期一的流量都很大）
答案 0 :(得分：1)
如果您的数据不稳定，则应查看不同的ACF和PACF图。从您提供的图表来看，差异ACF在1处显示出明显的滞后，并且是正值，因此请考虑在模型中添加AR（1）项，即对于ARIMA，请使用p = 1和aq = 0，因为滞后1和滞后没有显着的负相关。
答案 1 :(得分：0)
根据我的理解 AR(p)=2 和 MA(q)=1
