时间序列分析是研究序列数据背后规律的一种重要方法，其中 ARIMA 模型是最常用的建模工具之一。在 ARIMA 模型的建立过程中，自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的可视化分析起到了关键作用，它们能够帮助我们识别模型的参数阶数（p 和 q）。本文首先通过创建模拟数据并进行单位根检验，确保数据的平稳性，然后对 ACF 和 PACF 进行可视化分析，明确模型的自回归阶数和移动平均阶数。在此基础上，利用自动化工具选择最佳 ARIMA 模型，提升建模效率和准确性，最终为时间序列预测提供有力支持。
一、ACF和PASCF的可视化
1、创建数据和进行ADF检验
在前面，我们已经知道ADF 检验是一种经典的统计方法，用于判断时间序列是否平稳。其原假设（null hypothesis）为：时间序列存在单位根，即序列是非平稳的。通过对序列进行ADF检验，如果p值小于预设的显著性水平（通常取0.05），则拒绝原假设，认为时间序列是平稳的。在前面，我们采用R语言生成一个ARIMA(2,0,2)模型作为分析的示例。
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