Вопросы с тегом «stationarity»

Я понимаю, что стационарный временной ряд - это тот, чье среднее значение и дисперсия постоянны во времени. Может кто-нибудь объяснить, почему мы должны убедиться, что наш набор данных является стационарным, прежде чем мы сможем запустить на нем различные модели ARIMA или ARM? Относится ли это также к нормальным регрессионным моделям, …

92 regression  time-series  stationarity 

Помимо учета различий, каковы другие методы создания нестационарных временных рядов, стационарных? Обычно говорят, что ряд « интегрирован по порядку p », если его можно сделать стационарным с помощью оператора запаздывания .(1−L)PXt(1−L)PXt(1-L)^P X_t

42 time-series  stationarity 

Я использую R, я искал на Google и выяснил , что kpss.test(), PP.test()и adf.test()используются , чтобы знать о стационарности временных рядов. Но я не статистика, которая может интерпретировать свои результаты > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller = -30.649, Truncation lag parameter = 7, p-value = 0.01 > …

30 r  time-series  stationarity  augmented-dickey-fuller  kpss-test 

Я заметил, что в среднем абсолютное значение коэффициента корреляции Пирсона является константой, близкой к любой паре независимых случайных блужданий, независимо от длины блуждания.0.560.42 Может кто-нибудь объяснить это явление? Я ожидал, что корреляции уменьшатся с увеличением длины прогулки, как и в любой случайной последовательности. Для своих экспериментов я использовал случайные прогулки …

27 time-series  correlation  stationarity  random-walk 

Межрыночный анализ - это метод моделирования поведения рынка путем нахождения отношений между различными рынками. Часто рассчитывается корреляция между двумя рынками, например, S & P 500 и 30-летними казначейскими обязательствами США. Эти вычисления чаще всего основаны на ценовых данных, что очевидно для всех, что они не соответствуют определению стационарных временных рядов. …

27 correlation  stationarity 

В чем разница между тестом Квятковского – Филлипса – Шмидта – Шина (KPSS) и расширенным тестом Дики-Фуллера (АДФ)? Они тестируют одно и то же? Или нам нужно использовать их в разных ситуациях?

27 time-series  stationarity  unit-root  augmented-dickey-fuller  kpss-test 

Я понимаю, что мы должны использовать ARIMA для моделирования нестационарных временных рядов. Кроме того, все, что я читаю, говорит, что ARMA следует использовать только для стационарных временных рядов. Я пытаюсь понять, что происходит на практике при неправильной классификации модели и предположении, что d = 0для временного ряда она нестационарна? Например: …

23 r  time-series  arima  stationarity 

Я видел, как несколько раз люди отклоняли нуль в расширенном тесте Дики-Фуллера , а затем утверждали, что он показывает, что их ряды стационарны (к сожалению, я не могу показать источники этих утверждений, но я думаю, что подобные утверждения существуют здесь и там в тот или иной журнал). Я утверждаю, что …

18 time-series  unit-root  stationarity  augmented-dickey-fuller 

Рассмотрим процесс AR (2) где - стандартный процесс белого шума. Просто для простоты позвольте мне назвать и . Сосредоточившись на корнях уравнения характеристик, я получил Классические условия в учебниках следующие: Я пытался вручную (с помощью Mathematica) решить неравенства на корнях, т. е. систему получая толькоXt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtXt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtX_t=\phi_1X_{t-1}+\phi_2X_{t-2}+\epsilon_tϵtϵt\epsilon_tϕ1=bϕ1=b\phi_1=bϕ2=aϕ2=a\phi_{2}=az1,2=−b±b2+4a−−−−−−√2az1,2=−b±b2+4a2az_{1,2}=\frac{-b\pm\sqrt{b^2+4a}}{2a}{|a|&lt;1a±b&lt;1{|a|&lt;1a±b&lt;1\begin{cases}|a|<1 \\ a\pm b<1 \end{cases}⎧⎩⎨|−b−b2+4a√2a|&gt;1|−b+b2+4a√2a|&gt;1{|−b−b2+4a2a|&gt;1|−b+b2+4a2a|&gt;1\begin{cases}|\frac{-b-\sqrt{b^2+4a}}{2a}|>1 \\ …

17 self-study  stationarity  arma 

Думая об использовании повторяющихся нейронных сетей для прогнозирования временных рядов. Они в основном реализуют своего рода обобщенную нелинейную авторегрессию по сравнению с моделями ARMA и ARIMA, которые используют линейную авторегрессию. Если мы выполняем нелинейную авторегрессию, все еще необходимо, чтобы временной ряд был стационарным, и нужно ли нам выполнять дифференцирование, как …

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

Укороченная версия: У меня есть временной ряд климатических данных, которые я проверяю на стационарность. Основываясь на предыдущих исследованиях, я ожидаю, что модель, лежащая в основе (или, так сказать, «генерирующая») данных, будет иметь член перехвата и положительный линейный тренд времени. Чтобы проверить эти данные на стационарность, должен ли я использовать тест …

17 time-series  stationarity  unit-root  augmented-dickey-fuller 

Я работаю над набором данных electricityдоступны в R пакете TSA. Моя цель состоит в том, чтобы выяснить, arimaподойдет ли модель для этих данных и в конечном итоге соответствовать ей. Итак, я поступил следующим образом: 1-й: нанесите временной ряд, который получился, если бы следующий график: 2-й: я хотел взять журнал electricityдля …

16 r  time-series  stationarity 

Каковы требования стационарности использования регрессии с ошибками ARIMA (динамическая регрессия) для вывода? В частности, у меня есть нестационарная непрерывная переменная исхода , нестационарная непрерывная переменная предиктора и ряд обработки фиктивных переменных . Я хотел бы знать, коррелировалось ли лечение с изменением исходной переменной, которое составляет более двух стандартных ошибок по …

16 regression  time-series  arima  stationarity 

На практике, как оценить, является ли процесс AR (P) стационарным или нет? Как определить порядок для моделей AR и MA?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity 

Некоторое время я боролся со стационарностью в голове ... Ты так об этом думаешь? Любые комментарии или дальнейшие мысли будут оценены. Стационарный процесс - это тот, который генерирует значения временных рядов, так что среднее значение распределения и дисперсия остаются постоянными. Строго говоря, это известно как слабая форма стационарности или ковариации …

14 time-series  stationarity  intuition