Questions marquées «stationarity»

Un processus strictement stationnaire (ou série chronologique) est un processus dont la distribution conjointe est constante dans le temps. Un processus ou une série faiblement stationnaire (ou stationnaire de covariance) est un processus dont la moyenne et la fonction de covariance (variance et autocorrélation) ne changent pas avec le temps.

5
Comment faire une série temporelle stationnaire?
Outre les différences, quelles sont les autres techniques permettant de créer une série temporelle non stationnaire, stationnaire? Habituellement, on parle de série " intégrée d’ordre p " si elle peut être rendue fixe par l’intermédiaire d’un opérateur de décalage .(1−L)PXt(1−L)PXt(1-L)^P X_t
3
Comment savoir si une série chronologique est stationnaire ou non stationnaire?
J'utilise R, je cherchai sur Google et appris que kpss.test(), PP.test()et adf.test()sont utilisées pour savoir sur stationnarité des séries chronologiques. Mais je ne suis pas un statisticien, qui peut interpréter leurs résultats > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller = -30.649, Truncation lag parameter = 7, p-value = …
2
La corrélation suppose-t-elle la stationnarité des données?
L'analyse inter-marchés est une méthode de modélisation du comportement des marchés par la recherche de relations entre différents marchés. Souvent, une corrélation est calculée entre deux marchés, par exemple le S&P 500 et les bons du Trésor américain à 30 ans. Ces calculs sont le plus souvent basés sur des …
1
Une preuve de la stationnarité d'un AR (2)
Considérons un processus AR (2) centré sur la moyenne Xt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtXt=ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+ϵtX_t=\phi_1X_{t-1}+\phi_2X_{t-2}+\epsilon_t où est le processus de bruit blanc standard. Par souci de simplicité, permettez-moi d'appeler et . En me concentrant sur les racines de l'équation des caractéristiques, j'ai obtenu Les conditions classiques dans les manuels sont les suivantes:ϵtϵt\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 …
2
Si un modèle de série chronologique auto-régressif n'est pas linéaire, a-t-il encore besoin de stationnarité?
Penser à utiliser des réseaux de neurones récurrents pour la prévision de séries chronologiques. Ils implémentent essentiellement une sorte d'auto-régression non linéaire généralisée, par rapport aux modèles ARMA et ARIMA qui utilisent l'auto-régression linéaire. Si nous effectuons une auto-régression non linéaire, est-il toujours nécessaire que les séries chronologiques soient stationnaires …
2
Confusion avec le test Dickey Fuller augmenté
Je travaille sur l'ensemble des données electricitydisponibles dans le package R TSA. Mon objectif est de savoir si un arimamodèle sera approprié pour ces données et éventuellement de l'adapter. J'ai donc procédé comme suit: 1er: Tracer la série chronologique qui a résulté si le graphique suivant: 2e: Je voulais prendre …
2
Quelles sont les exigences de stationnarité de l'utilisation de la régression avec des erreurs ARIMA pour l'inférence?
Quelles sont les exigences de stationnarité de l'utilisation de la régression avec des erreurs ARIMA (régression dynamique) pour l'inférence? Plus précisément, j'ai une variable de résultat continue non stationnaire , une variable prédictive continue non stationnaire et une série de traitement de variable fictive . Je voudrais savoir si le …
3
Quel test de Dickey-Fuller pour une série chronologique modélisée avec une interception / dérive et une tendance linéaire?
Version courte: J'ai une série chronologique de données climatiques que je teste pour la stationnarité. Sur la base de recherches antérieures, je m'attends à ce que le modèle sous-jacent (ou «générateur», pour ainsi dire) les données aient un terme d'interception et une tendance temporelle linéaire positive. Pour tester la stationnarité …
2
Explication intuitive de la stationnarité
Je luttais avec la stationnarité dans ma tête pendant un moment ... C'est comme ça que vous en pensez? Tous commentaires ou réflexions seront appréciés. Le processus stationnaire est celui qui génère des valeurs chronologiques telles que la moyenne de distribution et la variance sont maintenues constantes. Strictement parlant, ceci …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.