Nakatigil ang serye ng oras kung wala silang trend o seasonal effect. Ang mga istatistika ng buod na kinakalkula sa serye ng oras ay pare-pareho sa paglipas ng panahon, tulad ng mean o pagkakaiba-iba ng mga obserbasyon. Kapag nakatigil ang isang serye ng oras, mas madaling magmodelo.
Bakit kailangang nakatigil ang data ng time series?
Ang
Stationarity ay isang mahalagang konsepto sa pagsusuri ng time series. … Nangangahulugan ang stationarity na ang mga istatistikal na katangian ng isang serye ng oras (o sa halip ay ang prosesong bumubuo nito) ay hindi nagbabago sa paglipas ng panahon. Mahalaga ang stationarity dahil maraming kapaki-pakinabang na tool sa pagsusuri at istatistikal na pagsubok at modelo ang umaasa dito
Ano ang stationarity sa data ng time series?
Sa pinaka-intuitive na kahulugan, ang stationarity ay nangangahulugan na ang mga istatistikal na katangian ng isang proseso na bumubuo ng isang time series ay hindi nagbabago sa paglipas ng panahon. Hindi ibig sabihin na hindi nagbabago ang serye sa paglipas ng panahon, basta ang paraan ng pagbabago nito ay hindi nagbabago sa paglipas ng panahon.
Ano ang dahilan kung bakit hindi nakatigil ang isang time series?
Ang isang hindi nakatigil na proseso na may deterministikong trend ay may mean na lumalaki sa paligid ng isang nakapirming trend, na pare-pareho at hindi nakasalalay sa oras. … Tinutukoy nito ang halaga sa oras na "t" sa pamamagitan ng halaga ng huling yugto, isang drift, isang trend, at isang stochastic na bahagi.
Ano ang stationarity sa time series at bakit mo dapat pakialam?
Ang
Stationarity ay nagpapahiwatig na ang pagkuha ng magkakasunod na sample ng data na may parehong laki ay dapat magkaroon ng magkaparehong covariance anuman ang panimulang punto.
