2024 Autore: Elizabeth Oswald | [email protected]. Ultima modifica: 2024-01-13 00:08
Nel senso più intuitivo, stazionarietà significa che le proprietà statistiche di un processo che genera una serie temporale non cambiano nel tempo. Ciò non significa che la serie non cambi nel tempo, solo che il modo in cui cambia non cambia nel tempo.
Che cosa sono le serie temporali stazionarie e non stazionarie?
Una serie temporale stazionaria ha proprietà statistiche o momenti (ad es. media e varianza) che non variano nel tempo. La stazionarietà, quindi, è lo stato di una serie temporale stazionaria. Al contrario, la non stazionarietà è lo stato di una serie temporale le cui proprietà statistiche cambiano nel tempo.
Cosa sono i modelli di serie temporali non stazionari?
Qualsiasi serie temporale senza una media costante nel tempo non è stazionaria. Modelli della forma Yt=µ t + Xt dove µ t è una funzione media non costante e Xt è una serie stazionaria a media zero, sono stati considerati nel Capitolo 3.
Cosa rende stazionaria una serie temporale?
Le serie temporali sono stazionarie se non hanno trend o effetti stagionali. Le statistiche di riepilogo calcolate sulle serie temporali sono coerenti nel tempo, come la media o la varianza delle osservazioni. Quando una serie temporale è stazionaria, può essere più facile modellare.
Che cosa sono le serie temporali multivariate?
Una serie temporale multivariata ha più di una variabile dipendente dal tempo. Ogni variabile dipende non solo dai suoi valori passati, ma ha anche una certa dipendenza da altre variabili. Questa dipendenza viene utilizzata per prevedere i valori futuri. … In questo caso, ci sono più variabili da considerare per prevedere in modo ottimale la temperatura.
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