W najbardziej intuicyjnym sensie stacjonarność oznacza, że właściwości statystyczne procesu generującego szeregi czasowe nie zmieniają się w czasie. Nie oznacza to, że seria nie zmienia się w czasie, po prostu to, w jaki sposób się zmienia, nie zmienia się w czasie.
Co to są stacjonarne i niestacjonarne szeregi czasowe?
Stacjonarny szereg czasowy ma właściwości statystyczne lub momenty (np. średnia i wariancja), które nie zmieniają się w czasie. Stacjonarność jest więc stanem stacjonarnego szeregu czasowego. I odwrotnie, niestacjonarność to stan szeregu czasowego, którego właściwości statystyczne zmieniają się w czasie.
Czym są niestacjonarne modele szeregów czasowych?
Każdy szereg czasowy bez stałej średniej w czasie jest niestacjonarny. Modele postaci Yt=µ t + Xt gdzie µ t jest funkcją średniej niestałej, a Xt jest ciągiem stacjonarnym o średniej zerowej, omówiono w Rozdziale 3.
Co sprawia, że szereg czasowy jest nieruchomy?
Szeregi czasowe są stacjonarne jeśli nie mają trendów ani efektów sezonowych. Statystyki podsumowujące obliczone na podstawie szeregów czasowych są spójne w czasie, podobnie jak średnia lub wariancja obserwacji. Gdy szereg czasowy jest nieruchomy, modelowanie może być łatwiejsze.
Co to są wielowymiarowe szeregi czasowe?
Wielozmiennowy szereg czasowy ma więcej niż jedną zmienną zależną od czasu. Każda zmienna zależy nie tylko od swoich przeszłych wartości, ale jest również zależna od innych zmiennych. Ta zależność jest używana do prognozowania przyszłych wartości. … W tym przypadku należy wziąć pod uwagę wiele zmiennych, aby optymalnie przewidzieć temperaturę.
