Запитання з тегом «stationarity»

Я розумію, що стаціонарний часовий ряд - це той, середнє значення та дисперсія якого постійні у часі. Чи може хтось пояснити, чому ми маємо переконатися, що наш набір даних є нерухомим, перш ніж ми можемо на ньому запускати різні моделі ARIMA або ARM? Чи це стосується також звичайних регресійних моделей, …

92 regression  time-series  stationarity 

Окрім прийняття відмінностей, які ще методики нестаціонарного часового ряду є нерухомими? Як правило, серія називається " інтегрованою до порядку p ", якщо її можна зробити нерухомою через оператор відставання .( 1 - L )ПХт(1−L)PXt(1-L)^P X_t

42 time-series  stationarity 

Я використовую R, я шукав на Google і з'ясував , що kpss.test(), PP.test()і adf.test()використовуються , щоб знати про стаціонарності часових рядів. Але я не статистик, який може інтерпретувати їх результати > 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 помітив, що в середньому абсолютне значення коефіцієнта кореляції Пірсона є постійним близьким до будь-якої пари незалежних випадкових прогулянок, незалежно від довжини ходи.0.560.42 Чи може хтось пояснити це явище? Я очікував, що кореляція стане меншою, оскільки довжина ходи збільшується, як і у будь-якій випадковій послідовності. Для своїх експериментів я використовував …

27 time-series  correlation  stationarity  random-walk 

Міжоринковий аналіз - це метод моделювання ринкової поведінки за допомогою пошуку зв’язків між різними ринками. Часто співвідношення обчислюється між двома ринками, скажімо, S&P 500 та 30-річними казначействами США. Ці обчислення частіше за все базуються на даних про ціни, що для всіх очевидно, що воно не відповідає визначенню стаціонарних часових рядів. …

27 correlation  stationarity 

Яка різниця між тестом Квятковського-Філіпса – Шмідта-Шіна (KPSS) та розширеним тестом Діккі-Фуллера (АПД)? Чи тестують те саме? Або нам потрібно використовувати їх у різних ситуаціях?

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

Я розумію, що ми повинні використовувати ARIMA для моделювання нестаціонарних часових рядів. Крім того, усе, що я читаю, говорить, що ARMA слід використовувати лише для стаціонарних часових рядів. Що я намагаюся зрозуміти, це те, що відбувається на практиці, коли неправильно класифікують модель та припускають, d = 0що це нестаціонарний часовий …

23 r  time-series  arima  stationarity 

Я кілька разів бачив, як люди відкидають нуль у розширеному тесті Діккі-Фуллера , а потім стверджують, що він показує, що їх серія є нерухомою (на жаль, я не можу показати джерела цих тверджень, але я думаю, що подібні твердження існують тут і там у той чи інший журнал). Я стверджую, …

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

Розглянемо середньоцентричний процес AR (2) Xt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtXt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtX_t=\phi_1X_{t-1}+\phi_2X_{t-2}+\epsilon_t де ϵtϵt\epsilon_t - стандартний процес білого шуму. Просто для простоти дозвольте мені називати ϕ1=bϕ1=b\phi_1=b і ϕ2=aϕ2=a\phi_{2}=a . Орієнтуючись на корені рівняння характеристик, я отримав z1,2=−b±b2+4a−−−−−−√2az1,2=−b±b2+4a2az_{1,2}=\frac{-b\pm\sqrt{b^2+4a}}{2a} Класичні умови в підручниках такі:{|a|&lt;1a±b&lt;1{|a|&lt;1a±b&lt;1\begin{cases}|a|<1 \\ a\pm b<1 \end{cases} Я намагався вирішити вручну (за допомогою Mathematica) нерівності коренів, тобто …

17 self-study  stationarity  arma 

Думаючи про використання періодичних нейронних мереж для прогнозування часових рядів. Вони в основному реалізують своєрідну узагальнену нелінійну авторегресію порівняно з моделями ARMA та ARIMA, які використовують лінійну авторегресію. Якщо ми виконуємо нелінійну авторегресію, чи все-таки необхідно, щоб часовий ряд був нерухомим, і чи потрібно нам виконувати диференціювання способу, який ми …

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

Коротка версія: У мене є часовий ряд кліматичних даних, які я тестую на стаціонарність. Виходячи з попередніх досліджень, я очікую, що модель, що лежить в основі (або "генерація", так би мовити) даних, має термін перехоплення та позитивну лінійну тенденцію часу. Щоб перевірити ці дані на стабільність, чи слід використовувати тест …

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

Я працюю над набором даних electricityдоступні в R пакеті TSA. Моя мета - з'ясувати, чи буде arimaмодель відповідна цим даним, і, врешті-решт, їх відповідати. Тож я поступив так: 1-е: Накресліть часовий ряд, у результаті якого з'явився наступний графік: 2-й: Я хотів увійти в систему, electricityщоб стабілізувати дисперсію, а потім розмежував …

16 r  time-series  stationarity 

Які вимоги щодо стаціонарності використання регресії з помилками ARIMA (динамічна регресія) для висновку? Зокрема, у мене є нестаціонарна безперервна змінна результат , нестаціонарна безперервна змінна прогнозова х x a та манекенна змінна серія x b . Мені хотілося б дізнатись, чи лікування було пов'язане зі зміною змінної результату, яка більше …

16 regression  time-series  arima  stationarity 

На практиці, як оцінити, чи є процес AR (P) стаціонарним чи ні? Як визначити порядок для моделі AR та MA?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity 

Я деякий час боровся зі стаціонарністю в голові ... Це, як ви про це думаєте? Будь-які коментарі чи подальші думки будуть вдячні. Стаціонарний процес - це той, який генерує значення часових рядів, так що середнє значення розподілу та дисперсія зберігаються постійними. Строго кажучи, це відомо як слабка форма стаціонарності або …

14 time-series  stationarity  intuition