Perguntas com a marcação «stationarity»

Um processo estritamente estacionário (ou série temporal) é aquele cuja distribuição conjunta é constante ao longo do tempo. Um processo ou série fracamente estacionário (ou covariância estacionária) é aquele cuja função média e covariância (função de variação e autocorrelação) não muda ao longo do tempo.

10
Por que uma série temporal precisa ser estacionária?
Entendo que uma série temporal estacionária é aquela cuja média e variação são constantes ao longo do tempo. Alguém pode explicar por que precisamos garantir que nosso conjunto de dados esteja estacionário antes que possamos executar diferentes modelos ARIMA ou ARM nele? Isso também se aplica a modelos de regressão …
5
Como fazer uma série temporal estacionária?
Além de tirar diferenças, quais são as outras técnicas para fazer uma série temporal não estacionária, estacionária? Normalmente, refere-se a uma série como " integrada de ordem p " se puder ser estacionária através de um operador de atraso .( 1 - L )PXt(1−L)PXt(1-L)^P X_t
3
Como saber se uma série temporal é estacionária ou não estacionária?
Eu estou usando R, eu procurei no Google e descobriu que kpss.test(), PP.test()eadf.test() são usados para saber sobre estacionariedade de séries temporais. Mas eu não sou um estatístico, que pode interpretar seus resultados > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller = -30.649, Truncation lag parameter = 7, p-value …
2
A correlação assume a estacionariedade dos dados?
A análise entre mercados é um método de modelar o comportamento do mercado por meio da busca de relacionamentos entre diferentes mercados. Muitas vezes, uma correlação é calculada entre dois mercados, como o S&P 500 e os títulos do Tesouro dos EUA em 30 anos. Esses cálculos geralmente são baseados …
1
Uma prova da estacionariedade de um RA (2)
Considere um processo de AR (2) centrado na média que é o processo padrão de ruído branco. Apenas por razões de simplicidade, deixe-me chamar e . Focando nas raízes da equação das características, obtive As condições clássicas nos livros didáticos são as seguintes: \ begin { cases} | a | …
2
Se um modelo de série temporal auto-regressivo não for linear, ele ainda requer estacionariedade?
Pensando em usar redes neurais recorrentes para previsão de séries temporais. Eles basicamente implementam uma espécie de auto-regressão não linear generalizada, em comparação com os modelos ARMA e ARIMA que usam a auto-regressão linear. Se estamos realizando a auto-regressão não linear, ainda é necessário que as séries temporais sejam estacionárias …
2
Confusão com o teste Dickey Fuller aumentado
Estou trabalhando em conjunto de dados electricitydisponíveis no pacote R TSA. Meu objetivo é descobrir se um arimamodelo será apropriado para esses dados e, eventualmente, se ajustará a eles. Portanto, procedi da seguinte maneira: 1º: Plote a série temporal que resultou se o seguinte gráfico: 2º: Eu queria fazer logon …
3
Qual teste de Dickey-Fuller para uma série temporal modelado com uma interceptação / desvio e uma tendência linear?
Versão curta: Eu tenho uma série temporal de dados climáticos que estou testando quanto à estacionariedade. Com base em pesquisas anteriores, espero que o modelo subjacente (ou "gerador", por assim dizer) dos dados tenha um termo de interceptação e uma tendência temporal linear positiva. Para testar esses dados quanto à …
2
Explicação intuitiva da estacionariedade
Eu estava lutando com a estacionariedade na minha cabeça por um tempo ... É assim que você pensa sobre isso? Quaisquer comentários ou pensamentos adicionais serão apreciados. O processo estacionário é aquele que gera valores de séries temporais, de modo que a média e a variação da distribuição são mantidas …
Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.