百度试题 题目平稳时间序列和非平稳时间序列的区别点在于( ) 相关知识点: 试题来源: 解析 以上三者均包括 反馈 收藏
在时间序列分析中,平稳序列的分析更为简单和可靠,因为其统计特性不随时间变化而引起的误差较小。对于非平稳序列,通常需要对其进行转化(例如差分)或应用特定的模型(如ARIMA模型)来实现平稳化,以便进行有效的分析和预测。 总结起来,平稳序列具有稳定的统计特性,而非平稳序列的统计特性会随时间变化。 野牛程序员教少儿编程...
对于分析和建模来说,平稳时间序列更具有可预测性和可靠性,因为其统计特性不会随时间改变。非平稳时间序列在建模时需要进行预处理,以消除或减少非平稳性,例如进行差分运算、对数变换等。 总之,平稳时间序列和非平稳时间序列的区别在于统计特性是否在时间上保持不变。平稳时间序列的统计特性不随时间改变,而非平稳时间序列...
区别:主要在于数据统计特性(如均值、方差)是否随时间变化。平稳序列的统计特性不随时间变化,而非平稳序列的统计特性随时间变化。 联系:尽管它们看起来不同,但非平稳序列经过适当的转换(比如差分、对数转换等)有时可以变得更像平稳序列,从而使用平稳序列的分析方法。换句话说,通过某些技术手段,我们可以试图将“动荡的湖...
的平稳性条件是:1)均值,是与时间t无关的常数;2)方差,是与时间t无关的常数;3)协方差,只与时期间隔k有关,与时间t无关的常数。 对于随机游走序列,假设的初值为,则易知 由于为一常数,是一个白噪声,因此,即的方差与时间t有关而非常数,所以它是一非平稳序列。 ⑵在采用DF检验对时间序列进行平稳性检验中,...
128.试述平稳时间序列和非平稳时间序列的区别 802023-08 2 127.时间序列构成要素及平稳序列的含义 782023-08 3 126.时间序列的分解成分是什么? 632023-08 4 125.解释多重判定系数和调整的多重判定系数的含义和作用 612023-08 5 124.解释多元回归模型、多元回归方程、估计的多元回归方程的含义 662023-08 6 123...
我们经常使用ARIMA（差分自回归移动平均）模型，它可以统一考虑AR和MA过程，并引入差分操作以处理非平稳时间序列。在ARIMA模型中，AR、MA和ARMA之间也存在着一定的关系。总之，对于平稳时间序列，AR、MA和ARMA之间可以相互转化；而对于非平稳时间序列，我们常常使用ARIMA模型来考虑它们之间的关系。
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非平稳时间序列分析：首先对时间序列图和ACF图进行观察或者用ADF检验得出该时间序列非平稳，于是进而采用差分等手段进行分析。确定性分析：已经确定影响时间序列变化的因素有哪些，例如季节、趋势等，针对确定因素做相应的处理的分析。随机分析：不知道影响因素有哪些，使用差分、GARCH建模等方法进行分析。