ყველაზე ინტუიციური გაგებით, სტაციონარობა ნიშნავს, რომ პროცესის სტატისტიკური თვისებები, რომელიც ქმნის დროის სერიას, არ იცვლება დროთა განმავლობაში. ეს არ ნიშნავს იმას, რომ სერია არ იცვლება დროთა განმავლობაში, უბრალოდ ის, თუ როგორ იცვლება ის თავად არ იცვლება დროთა განმავლობაში.
რა არის სტაციონარული და არასტაციონარული დროის სერია?
სტაციონარული დროის სერიას აქვს სტატისტიკური თვისებები ან მომენტები (მაგ., საშუალო და დისპერსიული), რომლებიც არ იცვლება დროში. მაშასადამე, სტაციონარულობა არის სტაციონარული დროის სერიების სტატუსი. პირიქით, არასტაციონარული არის დროის სერიების სტატუსი, რომლის სტატისტიკური თვისებები დროთა განმავლობაში იცვლება.
რა არის არასტაციონარული დროის სერიების მოდელები?
ნებისმიერი დროის სერია დროთა განმავლობაში მუდმივი საშუალოს გარეშე არასტაციონარულია. ფორმის მოდელები Yt=μ t + Xt სადაც µ t არის არასტაბილური საშუალო ფუნქცია და Xt არის ნულოვანი საშუალო, სტაციონარული სერია, განხილული იქნა მე-3 თავში.
რა ხდის დროის სერიას სტაციონარულს?
დროის სერიები სტაციონარულია თუ არ აქვთ ტრენდული ან სეზონური ეფექტი. დროის სერიებზე გამოთვლილი შემაჯამებელი სტატისტიკა თანმიმდევრულია დროთა განმავლობაში, როგორიცაა დაკვირვების საშუალო ან დისპერსიული მაჩვენებელი. როდესაც დროის სერია სტაციონარულია, მისი მოდელირება უფრო ადვილია.
რა არის მრავალვარიანტული დროის სერია?
მრავალვარიანტულ დროის სერიას აქვს ერთზე მეტი დროზე დამოკიდებული ცვლადი.თითოეული ცვლადი დამოკიდებულია არა მხოლოდ მის წარსულ მნიშვნელობებზე, არამედ აქვს გარკვეული დამოკიდებულება სხვა ცვლადებზე. ეს დამოკიდებულება გამოიყენება მომავალი მნიშვნელობების პროგნოზირებისთვის. … ამ შემთხვევაში, რამდენიმე ცვლადია გასათვალისწინებელი ტემპერატურის ოპტიმალური პროგნოზირებისთვის.
