Щоб прочитати графіки ACF і PACF, потрібно звернути увагу на три аспекти: величину, знак і значимість коефіцієнтів кореляції. Величина вказує на те, наскільки сильною є кореляція, в діапазоні від 0 (кореляція відсутня) до 1 (ідеальна позитивна кореляція) або -1 (ідеальна негативна кореляція).

Ми шукаємо точку на графіку, де часткові автокореляції фактично стають нульовими. Для цієї мети корисно встановити 95% довірчий інтервал для статистичної значущості. Приблизний 95% довірчий інтервал для часткових автокореляцій становить ± 2/N.

ACF вимірює та малює середню кореляцію між точками даних у часовому ряді та попередніми значеннями ряду, виміряними для різних лагів. PACF подібний до ACF, за винятком того, що кожна часткова кореляція контролює будь-яку кореляцію між спостереженнями з меншою довжиною затримки.

Інтерпретація графіків автокореляції Оскільки автокореляція є мірою кореляції, коефіцієнт автокореляції може приймати значення лише від -1 до 1. Автокореляція 0 означає відсутність кореляції, тоді як 1 і -1 вказують на сильну негативну та позитивну кореляцію.

В аналізі часових рядів функція часткової автокореляції (PACF) дає часткову кореляцію стаціонарного часового ряду з його власними лагованими значеннями, регресивні значення часового ряду на всіх коротших лагах.