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Die partielle Autokorrelationsfunktion (PAKF, engl. PACF) ist wie die Autokovarianzfunktion und die Autokorrelationsfunktion ein Instrument, um Abhängigkeiten zwischen den Werten einer Zeitreihe zu unterschiedlichen Zeiten zu identifizieren. Die PAKF misst den linearen Zusammenhang zwischen ${\displaystyle Y_{t}}$ und ${\displaystyle Y_{t+k}}$ unter Ausschaltung des Einflusses der dazwischen liegenden Variablen.

Bei autokorrelierten stationären Prozessen enthalten die Beobachtungen ${\displaystyle Y_{t}}$ bis ${\displaystyle Y_{T-1}}$ Informationen über den erwarteten Betrag und Vorzeichen der Größe ${\displaystyle Y_{T}}$ (mit ${\displaystyle t<T\in \mathbb {N} }$). Die partielle Autokorrelation drückt dann die bedingte Information über die Ausprägung von ${\displaystyle Y_{T}}$ aus, die man erhält, wenn man darüber hinaus ${\displaystyle Y_{t-1}}$, den Zustand des Prozesses zur Zeit ${\displaystyle t-1}$, kennt.

Mithilfe dieser bedingten Betrachtung der PACF kann, im Gegensatz zur Autokorrelationsfunktion, die Ordnung eines Autoregressiver Prozesses direkt bestimmt werden.