Introduire la PACF et la dualité AR-MA

Dans les leçons précédentes, vous avez appris à tracer l'ACF et à interpréter ses motifs. L'ACF mesure la corrélation brute entre une série et ses valeurs décalées, mais elle ne distingue pas l'effet direct d'un lag de l'effet indirect transmis par les lags intermédiaires. La PACF corrige précisément ce biais, et comprendre la dualité AR-MA vous permettra de choisir la bonne représentation pour votre modèle. La PACF : filtrer les effets intermédiaires La fonction d'autocorrélation partielle (PACF) mesure la corrélation entre Xt et Xt-h après avoir retiré la contribution linéaire de tous les lags intermédiaires Xt-1, Xt-2, …, Xt-(h-1). Là où l'ACF au lag 3 capture tout ce qui transite par les