Więc testowanie stacjonarności jest bardzo ważne ponieważ całe wyniki regresji mogą być sfabrykowane. … Formalnie szereg nazywamy stacjonarnym, jeśli spełnia trzy warunki, w przeciwnym razie będzie szeregiem niestacjonarnym.
Dlaczego testujemy stacjonarność w szeregach czasowych?
Mogą one tylko być używane do informowania stopnia, który hipoteza zerowa może zostać odrzucona lub nie zostać odrzucona. Wynik musi być zinterpretowany, aby dany problem był sensowny. Zapewniają jednak szybkie sprawdzenie i potwierdzenie, że szereg czasowy jest stacjonarny lub niestacjonarny.
Co to jest test na stacjonarność?
Istnieją dwa różne podejścia: testy stacjonarności, takie jak test KPSS, który traktuje jako zerową hipotezę H0, że szereg jest stacjonarny oraz testy pierwiastka jednostkowego, takie jak Dickey- Test Fuller i jego rozszerzona wersja, rozszerzony test Dickeya-Fullera (ADF) lub test Phillipsa-Perrona (PP), dla którego wartość zerowa …
Czy musisz testować stacjonarność w danych szeregów czasowych?
Ogólnie tak. Jeśli masz wyraźny trend i sezonowość w swoich szeregach czasowych, zamodeluj te komponenty, usuń je z obserwacji, a następnie wytrenuj modele na resztach. Dopasowując model stacjonarny do danych, zakładamy, że nasze dane są realizacją procesu stacjonarnego.
Dlaczego testujemy pierwiastek jednostki?
Testy główne jednostki są testamidla stacjonarności w szeregu czasowym. Szereg czasowy ma stacjonarność, jeśli przesunięcie w czasie nie powoduje zmiany kształtu rozkładu; pierwiastki jednostkowe są jedną z przyczyn niestacjonarności. Testy te są znane z tego, że mają niską moc statystyczną.
