自相关函数
Autocorrelation Function
度量序列与其自身在不同滞后下的相似程度，用于揭示周期、相关时间与随机性。
01
定义
度量序列与其自身在不同滞后下的相似程度，用于揭示周期、相关时间与随机性。
02
公式与计算
R(τ) = E[(x(t)−μ)(x(t+τ)−μ)]，常归一化为 ACF(τ)
03
适用时机
周期检测、相关时间估计、白噪声检验、ARIMA 定阶、缺失与漂移的间接识别。
04
关键参数
最大滞后 τ_max、是否去均值、置信带（±1.96/√N）
05
注意事项
失效与边界强趋势会掩盖相关结构（先去趋势）；短序列置信带变宽；周期信号呈衰减振荡。
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