Така че тестването за стационарност е много важно защото всички резултати от регресията могат да бъдат изфабрикувани. … Формално поредицата се нарича стационарна, ако удовлетворява три условия, в противен случай тя ще бъде нестационарна.
Защо тестваме за стационарност във времеви серии?
Те могат да бъдат използвани само за информиране на степента до, при която нулева хипотеза може да бъде отхвърлена или да не бъде отхвърлена. Резултатът трябва да бъде интерпретиран, за да бъде даден проблем смислен. Те обаче предоставят бърза проверка и потвърждаващи доказателства, че времевият ред е стационарен или нестационарен.
Какво е тест за стационарност?
Има два различни подхода: тестове за стационарност като теста KPSS, които считат за нулева хипотеза H0, че серията е стационарна, и тестове за единични корени, като Dickey- Тестът по-пълен и неговата разширена версия, разширеният тест на Дики-Фулър (ADF) или тестът на Phillips-Perron (PP), за който нула …
Трябва ли да тествате за стационарност в данните от времеви серии?
Общо взето, да. Ако имате ясна тенденция и сезонност във вашите времеви серии, тогава моделирайте тези компоненти, премахнете ги от наблюденията, след което обучете моделите върху остатъците. Ако напаснем стационарен модел към данните, приемаме, че нашите данни са реализация на стационарен процес.
Защо тестваме за единичен корен?
Единица корен тестове са тестовеза стационарност във времеви ред. Времевият ред има стационарност, ако промяната във времето не предизвиква промяна във формата на разпределението; единичните корени са една от причините за нестационарност. Тези тестове са известни с това, че имат ниска статистическа мощност.
