老师，我还是想不明白，为什么当h大于等于2，pacf=0，比如h=10，那就是patial autocorrelation function （Y1，Y10）即Y1和Y10的偏自相关系数怎么是0呢？Y10和Y1就一点关系也没有吗？
品职答疑小助手雍 · 2024年05月08日
同学你好，是可以理解成Y10和Y1没啥关系了，因为PACF是控制了中间的干扰之后yt和yt-h的correlation，对于AR模型来说，超出了h取值之后的PACF就相当于多了不能控制的中间项，相关性直接就没了。
这个我觉得当结论记一下就好了，总结下来：
ACF的典型行为：
如果数据是由AR模型生成的，ACF会显示出逐渐衰减的自相关性。
如果数据是由MA模型生成的，ACF通常在特定的滞后阶数之后会迅速下降至零，这种情况称为“截尾”。
PACF的典型行为：
对于AR模型，PACF在某一特定的滞后阶数后迅速下降至零，也是一种“截尾”行为。
对于MA模型，PACF通常会显示出逐渐衰减的自相关性，但衰减速度通常比ACF慢。题干说是AR(1)模型，所以截尾的就是PACF，橘色；逐渐衰减的就是ACF，蓝色
梦梦 · 2024年05月10日
“超出了h取值之后的PACF就相当于多了不能控制的中间项，相关性直接就没了。”超出是什么意思，那比如h大于等于2截尾，那就是超出h取值为1的PACF为0？