所谓自相关是当期值和往期值有线性关系,可以参看AR模型。一般时间序列建模要求残差是独立同分布的白噪声序列,如果残差存在自相关也说明变量的信息没被模型挖空。
平稳性尤其是宽平稳是指序列本身有时不变的稳定的统计性质,比如一阶矩和二阶矩。比如一条斜线,在不同位置截取一样长的段,均值是不一样的。所以这样的序列是不平稳的,差分后变成了增量(极限情况下就是斜率),他的统计性质就稳定多了。
一个时间序列只有可以被平稳化处理,才能被控制和预测。
所谓自相关是当期值和往期值有线性关系,可以参看AR模型。一般时间序列建模要求残差是独立同分布的白噪声序列,如果残差存在自相关也说明变量的信息没被模型挖空。
平稳性尤其是宽平稳是指序列本身有时不变的稳定的统计性质,比如一阶矩和二阶矩。比如一条斜线,在不同位置截取一样长的段,均值是不一样的。所以这样的序列是不平稳的,差分后变成了增量(极限情况下就是斜率),他的统计性质就稳定多了。
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