I den mest intuitiva meningen betyder stationaritet att de statistiska egenskaperna för en process som genererar en tidsserie inte förändras över tiden. Det betyder inte att serien inte förändras över tiden, bara att sättet den förändras inte förändras över tiden.
Vad är stationära och icke-stationära tidsserier?
En stationär tidsserie har statistiska egenskaper eller moment (t.ex. medelvärde och varians) som inte varierar i tid. Stationaritet är alltså statusen för en stationär tidsserie. Omvänt är icke-stationaritet statusen för en tidsserie vars statistiska egenskaper förändras över tiden.
Vad är icke-stationära tidsseriemodeller?
Alla tidsserier utan ett konstant medelvärde över tiden är icke-stationära. Modeller av formen Yt=µ t + Xt där µ t är en icke-konstant medelvärdesfunktion och Xt är en noll-medelvärde, stationär serie, beaktades i kapitel 3.
Vad gör en tidsserie stationär?
Tidsserier är stationära om de inte har trend- eller säsongseffekter. Sammanfattande statistik beräknad på tidsserierna är konsekvent över tid, som medelvärdet eller variansen för observationerna. När en tidsserie är stationär kan det vara lättare att modellera.
Vad är multivariata tidsserier?
En flervariabel tidsserie har mer än en tidsberoende variabel. Varje variabel beror inte bara på dess tidigare värden utan har också ett visst beroende av andra variabler. Detta beroende används för att prognostisera framtida värden. … I det här fallet finns det flera variabler att beakta för att optim alt förutsäga temperaturen.
