Tātad stacionaritātes pārbaude ir ļoti svarīga, jo visi regresijas rezultāti var būt safabricēti. … Formālā veidā sēriju sauc par stacionāru, ja tā atbilst trim nosacījumiem, pretējā gadījumā tā būs nestacionāra sērija.
Kāpēc mēs pārbaudām stacionaritāti laikrindās?
Tos var tikai izmantot, lai informētu par to, cik lielā mērā nulles hipotēze var tikt noraidīta vai nevar tikt noraidīta. Rezultāts ir jāinterpretē, lai dotā problēma būtu nozīmīga. Tomēr tie nodrošina ātru pārbaudi un apstiprinošus pierādījumus tam, ka laikrindas ir stacionāras vai nestacionāras.
Kas ir stacionaritātes pārbaude?
Ir divas dažādas pieejas: stacionaritātes testi, piemēram, KPSS tests, kas uzskata par nulles hipotēzi H0, ka sērija ir stacionāra, un vienības saknes testi, piemēram, Dickey- Fuller tests un tā paplašinātā versija, paplašinātais Dikija-Fullera tests (ADF) vai Filipsa-Perona tests (PP), kam nulles …
Vai jums ir jāpārbauda laikrindu datu stacionaritāte?
Vispārīgi jā. Ja jūsu laikrindās ir skaidra tendence un sezonalitāte, modelējiet šos komponentus, noņemiet tos no novērojumiem un pēc tam apmāciet modeļus uz atlikumiem. Ja mēs pielāgojam datiem stacionāru modeli, mēs pieņemam, ka mūsu dati ir stacionāra procesa realizācija.
Kāpēc mēs pārbaudām vienības sakni?
Vienību saknes testi ir testistacionaritātei laikrindā. Laikrindai ir stacionaritāte, ja laika nobīde neizraisa sadalījuma formas izmaiņas; vienību saknes ir viens no nestacionaritātes iemesliem. Šie testi ir zināmi ar mazu statistisko jaudu.
