Als «stationarity» getaggte Fragen

Ein streng stationärer Prozess (oder eine Zeitreihe) ist ein Prozess, dessen gemeinsame Verteilung über Zeitverschiebungen konstant ist. Ein schwach stationärer (oder stationärer) Prozess oder eine schwach stationäre Reihe ist einer, dessen Mittelwert und Kovarianzfunktion (Varianz- und Autokorrelationsfunktion) sich im Laufe der Zeit nicht ändern.

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Warum muss eine Zeitreihe stationär sein?
Ich verstehe, dass eine stationäre Zeitreihe eine ist, deren Mittelwert und Varianz über die Zeit konstant ist. Kann jemand bitte erklären, warum wir sicherstellen müssen, dass unser Datensatz stationär ist, bevor wir verschiedene ARIMA- oder ARM-Modelle darauf ausführen können? Gilt dies auch für normale Regressionsmodelle, bei denen Autokorrelation und / …
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Wie mache ich eine Zeitreihe stationär?
Was sind andere Techniken zum Erstellen einer instationären, stationären Zeitreihe neben dem Aufnehmen von Differenzen? Gewöhnlich bezeichnet man eine Reihe als " integriert von der Ordnung p ", wenn sie durch einen Verzögerungsoperator ortsfest gemacht werden kann .( 1 - L )PXt(1−L)PXt(1-L)^P X_t
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Warum sind zufällige Spaziergänge miteinander korreliert?
Ich habe beobachtet, dass der Absolutwert des Pearson-Korrelationskoeffizienten im Durchschnitt für jedes Paar unabhängiger zufälliger Spaziergänge eine Konstante nahe ist , unabhängig von der Länge des Spaziergangs.0.560.42 Kann jemand dieses Phänomen erklären? Ich erwartete, dass die Korrelationen kleiner werden, wenn die Gehlänge zunimmt, wie bei jeder zufälligen Sequenz. Für meine …
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Geht die Korrelation von einer Stationarität der Daten aus?
Die Inter-Market-Analyse ist eine Methode zur Modellierung des Marktverhaltens durch Auffinden von Beziehungen zwischen verschiedenen Märkten. Häufig wird eine Korrelation zwischen zwei Märkten berechnet, z. B. S & P 500 und 30-jährigen US-Treasuries. Diese Berechnungen basieren zumeist auf Preisdaten, was für jedermann offensichtlich ist, dass sie nicht zur Definition von …
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Ein Beweis für die Stationarität eines AR (2)
Man betrachte einen mittelzentrierten AR (2) -Prozess wobei der Standardprozess für weißes Rauschen ist. Lassen Sie mich der Einfachheit halber und . Ich konzentriere mich auf die Wurzeln der Charakteristikgleichung und Die klassischen Bedingungen in den Lehrbüchern lauten wie folgt: Ich habe versucht, die Ungleichungen auf den Wurzeln, dh dem …
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Wenn ein auto-regressives Zeitreihenmodell nicht linear ist, muss es dennoch stationär sein?
Denken Sie darüber nach, wiederkehrende neuronale Netze für die Vorhersage von Zeitreihen zu verwenden. Im Gegensatz zu ARMA- und ARIMA-Modellen, die lineare Auto-Regression verwenden, implementieren sie im Grunde genommen eine Art generalisierte nichtlineare Auto-Regression. Wenn wir eine nichtlineare Auto-Regression durchführen, muss die Zeitreihe dennoch stationär sein, und müssen wir eine …
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Verwechslung mit Augmented Dickey Fuller Test
Ich arbeite an dem electricityim R-Paket verfügbaren Datensatz TSA. Mein Ziel ist es, herauszufinden, ob ein arimaModell für diese Daten geeignet ist, und es schließlich anzupassen. Also ging ich wie folgt vor: 1. Zeichne die Zeitreihen auf, die sich aus der folgenden Grafik ergeben: 2. Ich wollte ein Logbuch electricityzur …
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Was sind die Stationaritätsanforderungen für die Verwendung der Regression mit ARIMA-Fehlern zur Inferenz?
Was sind die Stationaritätsanforderungen für die Verwendung der Regression mit ARIMA-Fehlern (dynamische Regression) zur Inferenz? Insbesondere habe ich eine instationäre kontinuierliche Ergebnisvariable , eine instationäre kontinuierliche Prädiktorvariable und eine Scheinvariablen-Behandlungsserie . Ich würde gerne wissen, ob die Behandlung mit einer Änderung der Ergebnisvariablen korreliert war, die mehr als zwei Standardfehler …
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Welcher Dickey-Fuller-Test für eine Zeitreihe, die mit einem Achsenabschnitt / einer Drift und einem linearen Trend modelliert wurde?
Kurzfassung: Ich habe eine Zeitreihe von Klimadaten, die ich auf Stationarität teste. Basierend auf früheren Untersuchungen erwarte ich, dass das Modell, das den Daten zugrunde liegt (oder sozusagen "generiert"), einen Abfangterm und einen positiven linearen Zeittrend aufweist. Soll ich zum Testen dieser Daten auf Stationarität den Dickey-Fuller-Test verwenden, der einen …
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Intuitive Erklärung der Stationarität
Ich habe eine Weile mit der Stationarität in meinem Kopf gerungen ... Denkst du so darüber nach? Alle Kommentare oder weitere Gedanken werden geschätzt. Bei stationären Prozessen werden Zeitreihenwerte so generiert, dass das Verteilungsmittel und die Varianz konstant bleiben. Genau genommen ist dies als schwache Form der Stationarität oder Kovarianz …
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