python中acf图和pacf图难以判断p，q值

Question

今天做arima模型的预测，遇到以下问题：

画出差分之后的时序的acf图和pacf图的代码：

dta=data1.diff(1)[1:]
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
ax1=fig.add_subplot(211)
plt.xticks(rotation=30)
fig1=statsmodels.graphics.tsaplots.plot_acf(dta[u'总有功功率（kw）'],lags=100,ax=ax1)
ax2=fig.add_subplot(212)
plt.xticks(rotation=30)
fig2=statsmodels.graphics.tsaplots.plot_pacf(dta[u'总有功功率（kw）'],lags=100,ax=ax2)
plt.show()

然后发现acf图和pacf图里面，阶都是往复超出置信区间的，很难判断p，q值

不知道如何处理

希望能得到指点，如何利用acf和pacf更好的判断p，q值

Answer 1

我这里有老师可以帮忙，你现在还需要吗？