Pytania otagowane jako stationarity

Proces ściśle stacjonarny (lub szereg czasowy) to taki, którego łączny rozkład jest stały w czasie. Słabo stacjonarny (lub stacjonarny kowariancja) proces lub szereg to taki, którego średnia i funkcja kowariancji (wariancja i funkcja autokorelacji) nie zmieniają się w czasie.

10
Dlaczego szeregi czasowe muszą być nieruchome?
Rozumiem, że stacjonarne szeregi czasowe to takie, których średnia i wariancja jest stała w czasie. Czy ktoś może wyjaśnić, dlaczego musimy upewnić się, że nasz zestaw danych jest stacjonarny, zanim będziemy mogli uruchamiać na nim różne modele ARIMA lub ARM? Czy dotyczy to również modeli regresji normalnej, w których autokorelacja …
5
Jak unieruchomić szereg czasowy?
Oprócz różnic, jakie są inne techniki tworzenia niestacjonarnych szeregów czasowych, stacjonarnych? Zwykle jeden odnosi się do szeregu jako „ zintegrowany rzędu p ”, jeśli można go unieruchomić za pomocą operatora opóźnienia .( 1 - L )P.Xt(1−L)PXt(1-L)^P X_t
3
Jak się dowiedzieć, czy szereg czasowy jest stacjonarny czy niestacjonarny?
Używam R, szukałem w Google i dowiedział się, że kpss.test(), PP.test()iadf.test() są wykorzystywane wiedzieć o stacjonarności szeregów czasowych. Ale nie jestem statystykiem, który potrafi interpretować swoje wyniki > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller = -30.649, Truncation lag parameter = 7, p-value = 0.01 > kpss.test(b$V1) KPSS Test …
2
Dlaczego losowe spacery są ze sobą powiązane?
Zauważyłem, że średnio wartość bezwzględna współczynnika korelacji Pearsona jest stała zbliżona do każdej pary niezależnych losowych spacerów, niezależnie od długości spaceru.0.560.42 Czy ktoś może wyjaśnić to zjawisko? Spodziewałem się, że korelacje będą się zmniejszać wraz ze wzrostem długości marszu, jak w przypadku dowolnej losowej sekwencji. Do moich eksperymentów wykorzystałem losowe …
2
Czy korelacja zakłada stacjonarność danych?
Analiza międzyrynkowa jest metodą modelowania zachowań rynkowych poprzez znajdowanie relacji między różnymi rynkami. Często oblicza się korelację między dwoma rynkami, powiedzmy S&P 500 i 30-letnimi amerykańskimi skarbami. Obliczenia te najczęściej oparte są na danych cenowych, co jest oczywiste dla wszystkich, że nie pasuje do definicji stacjonarnych szeregów czasowych. Pomijając możliwe …
2
Konsekwencje modelowania niestacjonarnego procesu przy użyciu ARiMR?
Rozumiem, że powinniśmy używać ARIMA do modelowania niestacjonarnych szeregów czasowych. Ponadto wszystko, co czytam, mówi, że ARMA powinna być używana tylko do stacjonarnych szeregów czasowych. Próbuję zrozumieć, co dzieje się w praktyce, kiedy błędnie klasyfikujesz model i zakładasz, d = 0że szereg czasowy jest niestacjonarny? Na przykład: controlData <- arima.sim(list(order …
3
Dobry przykład, w którym seria bez pierwiastka nie jest stacjonarna?
Kilkakrotnie widziałem, jak ludzie odrzucają wartość zerową w rozszerzonym teście Dickeya-Fullera , a następnie twierdzą, że pokazuje, że ich seria jest stacjonarna (niestety nie mogę pokazać źródeł tych twierdzeń, ale wyobrażam sobie, że podobne twierdzenia istnieją tu i tam w jeden lub inny dziennik). Twierdzę, że jest to nieporozumienie (to, …
1
Dowód stacjonarności AR (2)
Rozważmy proces AR (2) o średnim środku Xt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtXt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtX_t=\phi_1X_{t-1}+\phi_2X_{t-2}+\epsilon_t gdzie ϵtϵt\epsilon_t jest standardowym procesem białego szumu. Tylko dla uproszczenia niech mnie nazywają ϕ1=bϕ1=b\phi_1=b i ϕ2=aϕ2=a\phi_{2}=a . Skupiając się na pierwiastkach równania charakterystyk otrzymałem z1,2=−b±b2+4a−−−−−−√2az1,2=−b±b2+4a2az_{1,2}=\frac{-b\pm\sqrt{b^2+4a}}{2a} Klasyczne warunki w podręcznikach są następujące:{|a|&lt;1a±b&lt;1{|a|&lt;1a±b&lt;1\begin{cases}|a|<1 \\ a\pm b<1 \end{cases} Próbowałem rozwiązać ręcznie (przy pomocy Mathematica) nierówności …
2
Jeśli model automatycznej regresji szeregów czasowych jest nieliniowy, czy nadal wymaga stacjonarności?
Myślenie o wykorzystaniu rekurencyjnych sieci neuronowych do prognozowania szeregów czasowych. Zasadniczo wdrażają rodzaj uogólnionej nieliniowej auto-regresji, w porównaniu do modeli ARMA i ARIMA, które wykorzystują liniową auto-regresję. Jeśli wykonujemy nieliniową autoregresję, czy nadal konieczne jest, aby szeregi czasowe były nieruchome i czy musielibyśmy różnicować sposób działania w modelach ARIMA? Czy …
3
Który test Dickeya-Fullera dla szeregu czasowego modelowanego za pomocą przecięcia / dryfu i trendu liniowego?
Krótka wersja: Mam szereg danych klimatycznych, które testuję pod kątem stacjonarności. Na podstawie wcześniejszych badań spodziewam się, że model leżący u podstaw (lub, że tak powiem, „generowania” danych) będzie miał wyraz przechwytujący i pozytywny liniowy trend czasu. Aby przetestować te dane pod kątem stacjonarności, czy powinienem użyć testu Dickeya-Fullera, który …
2
Pomyłka z rozszerzonym testem Dickeya Fullera
Ja pracuje na danych przedstawionych electricitydostępny w pakiecie R TSA. Moim celem jest sprawdzenie, czy arimamodel będzie odpowiedni dla tych danych i ostatecznie je dopasuje. Postępowałem więc następująco: 1. Wykreśl szereg czasowy, który powstał, jeśli następujący wykres: 2.: Chciałem wziąć logarytm, electricityaby ustabilizować wariancję, a następnie odpowiednio różnicować szereg, ale …
2
Jakie są wymagania dotyczące stacjonarności stosowania regresji z błędami ARIMA do wnioskowania?
Jakie są wymagania dotyczące stacjonarności stosowania regresji z błędami ARIMA (regresja dynamiczna) do wnioskowania? W szczególności, mam niestacjonarne bezstopniowej wynik , A niestacjonarnym predyktor ciągły x i zmienny obojętne seria leczenia x b . Chciałbym wiedzieć, czy leczenie było skorelowane ze zmianą zmiennej wynikowej, która jest o więcej niż dwa …
2
Intuicyjne wyjaśnienie stacjonarności
Przez jakiś czas walczyłem ze stacjonarnością w głowie ... Czy tak o tym sądzisz? Wszelkie uwagi i dalsze przemyślenia będą mile widziane. Proces stacjonarny to taki, który generuje wartości szeregów czasowych takie, że średnia rozkład i wariancja są utrzymywane na stałym poziomie. Ściśle mówiąc, jest to znane jako słaba forma …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.