Joten stationaarisuuden testaus on erittäin tärkeää koska regression kaikki tulokset saattavat olla väärennettyjä. … Muodollisesti sarjaa kutsutaan stationääriseksi, jos se täyttää kolme ehtoa, muuten se on ei-stationaarinen sarja.
Miksi testaamme stationaarisuutta aikasarjoissa?
Niitä voidaan käyttää vain ilmoittamaan, kuinka paljonnollahypoteesi voidaan hylätä tai jättää hylkäämättä. Tulos on tulkittava, jotta tietty ongelma olisi merkityksellinen. Ne tarjoavat kuitenkin nopean tarkistuksen ja vahvistavat todisteet siitä, että aikasarja on stationäärinen tai ei-stationaarinen.
Mikä on stationaarisuuden testi?
On olemassa kaksi erilaista lähestymistapaa: stationaarisuustestit, kuten KPSS-testi, jotka pitävät nollahypoteesina H0, että sarja on paikallaan, ja yksikköjuuritestit, kuten Dickey- Fuller-testi ja sen lisätty versio, lisätty Dickey-Fuller-testi (ADF) tai Phillips-Perron-testi (PP), jolle nolla …
Pitäisikö sinun testata aikasarjatietojen stationaarisuutta?
Yleensä kyllä. Jos sinulla on selkeä trendi ja kausivaihtelu aikasarjassasi, mallinna nämä komponentit, poista ne havainnoista ja harjoittele sitten malleja jäännöksistä. Jos sovitamme dataan stationaarisen mallin, oletamme tietomme olevan stationaarisen prosessin toteutus.
Miksi testaamme yksikköjuurta?
Yksikköjuuritestit ovat testejästationaarisuuden vuoksi aikasarjassa. Aikasarjalla on stationaarisuus, jos aikasiirtymä ei aiheuta muutosta jakauman muotoon; yksikköjuuret ovat yksi syy epästationaarisuuteen. Nämä testit tunnetaan alhaisesta tilastollisesta tehosta.
