«stationarity» 태그된 질문

나는 고정 시계열이 시간이 지남에 따라 평균과 분산이 일정하다는 것을 이해합니다. 다른 ARIMA 또는 ARM 모델을 실행하기 전에 데이터 세트가 고정되어 있는지 확인해야하는 이유를 누군가에게 설명해 주시겠습니까? 자기 상관 및 / 또는 시간이 중요하지 않은 일반 회귀 모형에도 적용됩니까?

92 regression  time-series  stationarity 

차이를 취하는 것 외에도 고정되지 않은 시계열을 고정시키는 다른 기술은 무엇입니까? 일반적 으로 지연 연산자 통해 고정식으로 만들 수있는 경우 계열을 " 순서 p의 통합 "이라고합니다 .( 1 − L )피엑스티(1−L)PXt(1-L)^P X_t

42 time-series  stationarity 

내가 R을 사용하고, 나는 구글에 검색하고 배운 kpss.test(), PP.test()그리고 adf.test()시계열의 정상 성에 대해 알고하는 데 사용됩니다. 그러나 나는 통계학자가 아니며 결과를 해석 할 수 있습니다 > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller = -30.649, Truncation lag parameter = 7, p-value = 0.01 > kpss.test(b$V1) KPSS Test for Level …

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

평균적으로 Pearson 상관 계수의 절대 값은 보행 길이에 관계없이 독립적 인 임의의 보행 쌍에 대해 일정한 상수라는 것을 관찰했습니다 .0.560.42 누군가이 현상을 설명 할 수 있습니까? 임의의 시퀀스와 같이 보행 길이가 길어질수록 상관 관계가 더 작아 질 것으로 예상했습니다. 내 실험에서는 스텝 평균 0과 스텝 표준 편차 1을 갖는 임의 …

27 time-series  correlation  stationarity  random-walk 

시장 간 분석은 서로 다른 시장 간의 관계를 찾아 시장 행동을 모델링하는 방법입니다. 종종 S & P 500과 30 년 미국 국채 등 두 시장 사이의 상관 관계가 계산됩니다. 이러한 계산은 가격 데이터를 기반으로하지 않는 경우가 많으며, 이는 고정 시계열의 정의에 맞지 않음을 모든 사람에게 분명합니다. 가능한 해결책은 제쳐두고 (대신에 …

27 correlation  stationarity 

Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS) 테스트와 증강 된 Dickey-Fuller (ADF) 테스트의 차이점은 무엇입니까? 그들은 같은 것을 테스트하고 있습니까? 아니면 다른 상황에서 사용해야합니까?

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

고정되지 않은 시계열을 모델링 할 때 ARIMA를 사용해야한다는 것을 알고 있습니다. 또한, 내가 읽은 모든 것은 ARMA는 고정 시계열에만 사용해야한다고 말합니다. 내가 이해하려고하는 것은 모델을 잘못 분류하고 d = 0정지하지 않은 시계열을 가정 할 때 실제로 어떻게됩니까 ? 예를 들면 다음과 같습니다. controlData <- arima.sim(list(order = c(1,1,1), ar = .5, …

23 r  time-series  arima  stationarity 

나는 사람들이 증강 Dickey-Fuller 테스트 에서 null을 거부하는 것을 여러 번 보았고 시리즈가 정지되어 있음을 주장한다고 주장했습니다 (불행히도 이러한 주장의 출처를 보여줄 수는 없지만 비슷한 주장이 여기 저기에 있다고 상상해보십시오. 하나 또는 다른 저널). 나는 그것이 오해라고 주장한다 (단위 루트의 널 (NULL)을 거부하는 것이 정지 된 시리즈를 갖는 것과 반드시 …

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

평균 중심 AR (2) 공정을 고려 Xt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtXt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtX_t=\phi_1X_{t-1}+\phi_2X_{t-2}+\epsilon_t 여기서 ϵtϵt\epsilon_t 되는 표준 백색 잡음 프로세스. 간단히하기 위해 ϕ1=bϕ1=b\phi_1=b 및 a 라고하겠습니다 . 내가 얻은 특성 방정식의 근본을 중심으로 교재의 고전적인 조건은 다음과 같습니다.ϕ2=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} 나는 루트의 불평등, 즉 시스템 수동으로 (Mathematica의 도움으로) 풀려고했습니다. 단지 획득 ± B를 &lt; …

17 self-study  stationarity  arma 

시계열 예측에 반복적 인 신경망을 사용하는 것에 대해 생각합니다. 선형 자동 회귀를 사용하는 ARMA 및 ARIMA 모델과 비교하여 기본적으로 일종의 일반화 된 비선형 자동 회귀를 구현합니다. 비선형 자동 회귀를 수행하는 경우에도 시계열이 정지 상태 여야하고 ARIMA 모델에서 수행하는 방식과 다른 방식으로 차이를 수행해야합니까? 아니면 모델의 비선형 특성으로 인해 고정되지 않은 …

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

짧은 버전 : 나는 정상 성을 테스트하고있는 일련의 기후 데이터를 가지고 있습니다. 이전 연구에 따르면, 데이터의 기초가되는 (또는 "생성하기 위해") 모델이 절편 항과 양의 선형 시간 추세를 가질 것으로 기대합니다. 이러한 데이터의 정상 성을 테스트하려면 인터셉트 및 시간 추세 (예 : 방정식 # 3) 가 포함 된 Dickey-Fuller 테스트를 사용해야 …

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

electricityR 패키지에서 사용할 수 있는 데이터 세트를 작업 중입니다 TSA. 저의 목표는 arima모델이이 데이터에 적합한 지 알아 내고 결국에는 맞는지 알아내는 것입니다. 그래서 나는 다음과 같이 진행했습니다 : 1 : 다음 그래프의 결과 인 시계열을 플로팅하십시오 : 2 : electricity분산을 안정화 하기 위해 로그를 만들고 싶었 습니다. adf(Augmented Dickey Fuller) …

16 r  time-series  stationarity 

추론을 위해 ARIMA 오류 (동적 회귀)와 함께 회귀를 사용할 때의 정상 요구 사항은 무엇입니까? 구체적으로, 나는 비정규 연속 결과 변수 , 비정규 연속 예측 변수 x a 및 더미 변수 처리 시리즈 x b가 있습니다. 치료가 제로 변화에서 2 표준 오차 이상인 결과 변수의 변화와 상관 관계가 있는지 알고 싶습니다.와이와이y엑스ㅏ엑스ㅏx_a엑스비엑스비x_b …

16 regression  time-series  arima  stationarity 

실제로 AR (P) 프로세스가 고정적인지 여부를 평가하는 방법은 무엇입니까? AR 및 MA 모델의 순서를 결정하는 방법은 무엇입니까?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity 

나는 잠시 동안 고개를 곤두 세우면서 씨름하고 있었다 ... 어떻게 생각 하는가? 의견이나 추가 의견이 있으시면 감사하겠습니다. 고정 프로세스는 분포 평균과 분산이 일정하게 유지되도록 시계열 값을 생성하는 프로세스입니다. 엄밀히 말하면, 이것은 약한 형태의 정상 성 또는 공분산 / 평균 성 정상 성으로 알려져 있습니다. 약성의 형태는 시계열이 시간에 걸쳐 일정한 …

14 time-series  stationarity  intuition