Deci testarea staționarității este foarte importantă deoarece toate rezultatele regresiei ar putea fi fabricate. … În mod formal, seria se numește staționară dacă îndeplinește trei condiții, altfel va fi o serie non-staționară.
De ce testăm staționaritatea în serii de timp?
Ele pot fi folosite doar pentru a informa gradul dedespre care o ipoteză nulă poate fi respinsă sau nu poate fi respinsă. Rezultatul trebuie interpretat pentru ca o anumită problemă să aibă sens. Cu toate acestea, oferă o verificare rapidă și dovezi de confirmare că seria temporală este staționară sau nestaționară.
Ce este testul pentru staționaritate?
Există două abordări diferite: teste de staționaritate, cum ar fi testul KPSS care consideră ca ipoteză nulă H0 că seria este staționară și teste de rădăcină unitară, cum ar fi Dickey- Testul Fuller și versiunea sa augmentată, testul Dickey-Fuller augmentat (ADF) sau testul Phillips-Perron (PP), pentru care nul …
Trebuie să testați staționaritatea datelor din seria temporală?
În general, da. Dacă aveți tendințe clare și sezonalitate în seria dvs. de timp, atunci modelați aceste componente, eliminați-le din observații, apoi antrenați modele cu privire la reziduuri. Dacă adaptăm un model staționar la date, presupunem că datele noastre sunt o realizare a unui proces staționar.
De ce testăm o rădăcină unitară?
Testurile rădăcinii unitare sunt testepentru staționaritate într-o serie temporală. O serie temporală are staționaritate dacă o schimbare în timp nu provoacă o schimbare a formei distribuției; rădăcinile unității sunt una dintre cauzele nestationarității. Aceste teste sunt cunoscute pentru că au o putere statistică scăzută.
