Howtosignalprocessing
- Czy autokorelowane szeregi czasowe mogą być stacjonarne?
- Co to jest autokorelacja w nieudacie?
- Skąd wiesz, czy sygnał jest stacjonarny?
Czy autokorelowane szeregi czasowe mogą być stacjonarne?
Wspólnym założeniem w wielu technikach szeregów czasowych jest to, że dane są stacjonarne. Proces stacjonarny ma właściwość, że średnia, wariancja i struktura autokorelacji nie zmieniają się z czasem.
Co to jest autokorelacja w nieudacie?
Wykres autokorelacji pokazuje, że autokorelacje próbki są bardzo silne i pozytywne i rozkładają się bardzo powoli. Wykres autokorelacji wskazuje, że proces jest niestacjonarny i sugeruje model ARIMA. Następnym krokiem jest różnica danych. Uruchom wykres sekwencji różnych danych.
Skąd wiesz, czy sygnał jest stacjonarny?
Dla sygnału stacjonarnego podstawowe właściwości sygnału średniej i wariancji nie zmieniają się z czasem. Dla takiego sygnału pomiar średniej lub wariancji tylko w jednym segmencie jest wystarczający do oszacowania prawdziwej średniej sygnału.
