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Na identificação de modelos, a análise da Função de Autocorrelação (FAC) e A Função de ...
Na identificação de modelos, a análise da Função de Autocorrelação (FAC) e A Função de Autocorrelação Parcial (FACP) são extremamente importante para identificar processos ARIMA (p,d,q). Neste sentido, para um modelo ARMA (p,q) pode-se afirmar que FAC paresenta a seguinte característica específica:
A
tem FAC finita, a qual decai de acordo com exponenciais e/ou senóides amortecidas após o "lag" p+q
B
Apresenta FAC infinita, a qual decai de acordo com exponenciais e/ou senóides amortecidas após o "lag" p-q.
C
tem FAC infinita, a qual decai de acordo com exponenciais e/ou senóides amortecidas após o "lag" q.
D
Apresenta FAC finita, que decai de acordo com exponenciais e/ou senóides amortecidas após o "lag" p+q.
E
Apresenta FAC infinita, que decai de acordo com exponenciais e/ou senóides amortecidas após o "lag" q-p.