本文介绍了平稳性的概念、分类、检验方法和意义,以及平稳性对时间序列分析的重要性。文章引用了多种统计学和金融学的资料,举了多个例子,用图表和公式说明了平稳性的特征和性质。
平稳信号是指其统计特性随时间不变化,如高斯白噪声和直流叠加白噪声,非平稳信号是指其统计特性随时间变化,如t时间函数和语音信号。本网页收集了多位知乎用户对平稳信号和非平稳信号的解释和例子,以及高阶谱法对非平稳信号的应用。
2020年3月17日 · 严格平稳:严格平稳序列满足平稳过程的数学定义。严格平稳序列的均值、方差和协方差均不是时间的函数。我们的目标是将一个非平稳序列转化为一个严格的平稳序列,之后,来对它进行预测。 趋势平稳:没有单位根但显示出趋势的序列被称为趋势平稳序列 ...
本文介绍了严平稳、宽平稳和遍历性的定义和关系,以及它们在时间序列和随机过程中的作用和区别。严平稳和宽平稳是概率分布的不变性,遍历性是样本路径的不变性,它们之间没有直接的强弱联系,但有一定的联系。
本文介绍了时间序列数据的定义、特点和分析方法,以及弱平稳和严格平稳的区别和判断方法。通过一个人均卫生费用的案例,展示了如何使用SPSSAU软件进行时间序列模型的构建和预测。
2017年12月16日 · 本网页收集了多位数量经济学专家对平稳序列的定义、分类和检验方法的解答,包括ADF、KPSS等。平稳序列是指时间序列的特性不随时间而变化的序列,是时间序列建模的基础。
平稳随机过程的自相关函数只与计算时取的时间间隔有关。 满足以上两点,就是广义平稳随机过程,也可以理解为各态历经性。 例子:在一个固定的时间t,不同样本的取值是一个随机变量,这个随机变量的期望与t无关。
本文介绍了自相关图acf和偏自相关图pacf的概念和作用,以及如何结合它们判断时间序列的ARMA模型阶数。通过阿里双十一销售额数据的例子,展示了acf和pacf图的绘制和解读方法,以及如何选择最优的模型。
本文解释了正态分布是强平稳的原因,即任意有限个时刻的联合分布都是高斯分布,而高斯分布只需一二阶距就可以确定其分布。同时,也指出了强平稳与弱平稳的区别和联系,以及高斯过程与若平稳的关系。
2018年5月23日 · 本网页回答了什么是线性平稳信号和非线性非平稳信号的问题,以及它们的数学定义和应用场景。线性平稳信号是指信号的统计参数不随时间变化,非线性非平稳信号是指信号的统计参数随时间变化,两者在信号处理中有不同的分析方法和技术。