«stationarity» etiketlenmiş sorular

Durağan bir zaman serisinin, ortalamaları ve değişkenlikleri zaman içinde sabit olan bir seri olduğunu biliyorum. Birisi lütfen üzerinde farklı ARIMA veya ARM modelleri çalıştırmadan önce, veri setimizin sabit olduğundan emin olmak zorunda olduğumuzu açıklayabilir mi? Bu aynı zamanda otokorelasyon ve / veya zamanın bir faktör olmadığı normal regresyon modelleri için …

92 regression  time-series  stationarity 

Farklılıkların yanı sıra, durağan olmayan bir zaman serisini durağan yapmak için başka teknikler nelerdir? Normalde , bir gecikme operatörü sabit yapılabilirse, " p sırasına tümleşik " olarak bir dizi ifade edilir .(1−L)PXt(1−L)PXt(1-L)^P X_t

42 time-series  stationarity 

Ben R kullanıyorum, ben Google'da arama öğrendik kpss.test(), PP.test()ve adf.test()zaman serilerinin durağanlık hakkında bilmek için kullanılır. Ama sonuçlarını yorumlayabilen bir istatistikçi değilim. > 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$V1) KPSS Test for Level Stationarity data: b$V1 …

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

Ortalama olarak, Pearson korelasyon katsayısının mutlak değerinin , yürüme uzunluğundan bağımsız olarak herhangi bir bağımsız rastgele yürüyüş çiftine yakın bir sabit olduğunu gözlemledim .0.560.42 Birisi bu fenomeni açıklayabilir mi? Herhangi bir rastgele dizide olduğu gibi, yürüme uzunluğu arttıkça korelasyonların küçülmesini beklerdim. Deneylerim için, adım ortalama 0 ve adım standart sapma …

27 time-series  correlation  stationarity  random-walk 

Piyasalar arası analiz, farklı pazarlar arasındaki ilişkileri bulmak yoluyla piyasa davranışını modelleme yöntemidir. Çoğu zaman, S&P 500 ve 30 Yıllık ABD hazineleri, iki pazar arasında bir korelasyon hesaplanır. Bu hesaplamalar, sabit zaman serisi tanımına uymadığı herkes için açık olan fiyat verilerine dayanmaktan çok daha sıktır. Olası çözümler bir yana (bunun …

27 correlation  stationarity 

Kwiatkowski – Phillips – Schmidt – Shin (KPSS) testi ile artırılmış Dickey-Fuller (ADF) testi arasındaki fark nedir? Aynı şeyi mi test ediyorlar? Yoksa bunları farklı durumlarda mı kullanmamız gerekiyor?

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

Durağan olmayan bir zaman serisinin modellenmesinde ARIMA'yı kullanmamız gerektiğini anlıyorum. Ayrıca, okuduğum her şey ARMA'nın sadece durağan zaman serileri için kullanılması gerektiğini söylüyor. Anlamaya çalıştığım şey, bir modeli yanlış sınıflandırırken ve d = 0durağan olmayan bir zaman serisini varsayırken pratikte ne olur ? Örneğin: controlData <- arima.sim(list(order = c(1,1,1), ar …

23 r  time-series  arima  stationarity 

İnsanların artırılmış bir Dickey-Fuller testinde null değerini reddettiğini ve daha sonra serilerinin sabit olduğunu iddia ettiğini gördüm (maalesef, bu iddiaların kaynaklarını gösteremiyorum, ancak burada ve burada benzer iddiaların var olduğunu hayal ediyorum. bir veya daha fazla dergi). Bunun bir yanlış anlama olduğunu iddia ediyorum (bir birim kökü null değerinin reddedilmesinin, …

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

Ortalama merkezli bir AR (2) işlemini burada standart beyaz gürültü işlemidir. Sadece basitlik adına ve izin verin . Karakteristikler denkleminin köklerine odaklanarak Ders kitaplarındaki klasik koşullar aşağıdaki gibidir: Köklerdeki eşitsizlikleri manuel olarak (Mathematica'nın yardımıyla) çözmeye çalıştım, yani sistem sadece eldeXt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtXt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtX_t=\phi_1X_{t-1}+\phi_2X_{t-2}+\epsilon_tϵtϵt\epsilon_tϕ1=bϕ1=b\phi_1=bϕ2=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}a±b&lt;1⎧⎩⎨|−b−b2+4a√2a|&gt;1|−b+b2+4a√2a|&gt;1{|−b−b2+4a2a|&gt;1|−b+b2+4a2a|&gt;1\begin{cases}|\frac{-b-\sqrt{b^2+4a}}{2a}|>1 \\ |\frac{-b+\sqrt{b^2+4a}}{2a}|>1\end{cases}a±b&lt;1a±b&lt;1a \pm b<1Can üçüncü koşul …

17 self-study  stationarity  arma 

Zaman serisi tahmini için tekrarlayan sinir ağlarını kullanmayı düşünmek. Temel olarak doğrusal oto-regresyon kullanan ARMA ve ARIMA modellerine kıyasla bir çeşit genelleştirilmiş doğrusal olmayan oto-regresyon uygularlar. Doğrusal olmayan oto-regresyon gerçekleştiriyorsak, zaman serilerinin sabit olması hala gerekli midir ve ARIMA modellerinde yaptığımız gibi fark yaratmamız gerekir mi? Veya modelin doğrusal olmayan …

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

Kısa versiyon: Durağanlık için test ettiğim bir dizi iklim verim var. Önceki araştırmalara dayanarak, verilerin altında yatan modelin (ya da tabiri caizse, sözde) bir kesişim terimi ve pozitif bir doğrusal zaman eğilimine sahip olmasını bekliyorum. Bu verileri durağanlık açısından test etmek için, kesişim ve zaman eğilimi, yani denklem # 3 …

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

electricityR paketinde bulunan veri kümesi üzerinde çalışıyorum TSA. Amacım, bir arimamodelin bu veriler için uygun olup olmayacağını bulmak ve nihayetinde buna uymaktır. Bu yüzden şu şekilde ilerledim: 1.: Aşağıdaki grafikle sonuçlanan zaman serisini çizin: 2.: electricityVaryansı stabilize etmek için log almak istedim ve daha sonra seriyi uygun şekilde farklılaştırdım, ancak …

16 r  time-series  stationarity 

Çıkarım için regresyonu ARIMA hatalarıyla (dinamik regresyon) kullanmanın durağanlık gereksinimleri nelerdir? Özellikle, sabit olmayan bir sürekli sonuç değişkeni , sabit olmayan bir sürekli belirleyici değişken ve bir kukla değişken tedavi serisi . Tedavinin sonuç değişkenindeki sıfır değişikliğinden iki standart hatadan daha fazla bir değişiklikle ilişkili olup olmadığını bilmek istiyorum.yyyxbirxbirx_axbxbx_b ARIMA …

16 regression  time-series  arima  stationarity 

Uygulamada, bir AR (P) sürecinin durağan olup olmadığı nasıl değerlendirilir? AR ve MA modeli için sipariş nasıl belirlenir?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity 

Bir süredir kafamda durağanlıkla güreşiyordum ... Bunu böyle mi düşünüyorsun? Herhangi bir yorum veya daha fazla düşünce takdir edilecektir. Durağan süreç, dağıtım ortalaması ve varyans sabit tutulacak şekilde zaman serisi değerleri üreten işlemdir. Açıkçası, bu zayıf durağanlık biçimi veya kovaryans / ortalama durağanlık olarak bilinir. Durağanlığın zayıf şekli, zaman serisinin …

14 time-series  stationarity  intuition