2.**白雜訊** ------ 判斷序列是否是白雜訊
無論是嚴平穩還是(弱)平穩，實際上刻畫的都是時間序列的統計性質關於時間平移的不變性。嚴平穩要求比較嚴格，需要所有的統計性質(也就是其有限維分布函式族)都是關於時間平移不變的，而弱平穩只需要一階矩與二階矩(以及協方差)是時間平移不變的。
為什麼我們需要時間序列的統計性質關於時間平移不變呢？因為我們研究時間序列很重要的乙個應用（或者出發點），是希望通過時間序列的歷史資料來得到其未來的一些**。
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檢驗方法
adf檢驗（單位根檢驗） matlab函式 adftest(y)
判斷是否平穩（1）看圖法 （2）自相關係數和偏相關係數 （3）差分
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時間序列分析
協方差矩陣和相關係數主要研究兩個連續變數的相似程度 相關性 協方差公式 協方差矩陣 相關係數 cov x,y var x var y 相關係數矩陣 可以使用ljung box方法進行檢驗。即box.test data,type ljung box lag num 來檢驗，當p value大於0.05...
時間序列分析
時間序列資料分為平穩 寬平穩 和非平穩兩種。平穩序列中也包括隨機序列，即序列資料之間沒有任何相關性或記憶性，純隨機的，這種序列沒有挖掘分析的必要。純隨機序列也稱為白雜訊序列。序列中的隨機變數之間的相關係數r k 0,k不為 0 經過預處理若發現序列是平穩非隨機序列，則可用的模型為arma。ar模型是...
時間序列分析
觀察變數動態的變化，我們需要動態序列，也即是我們的時間序列。時間序列的要素是時間 資料，所要解決的問題即是時間序列所帶來的序列相關性的問題。四種變動 長期變動趨勢 季節變動趨勢 週期變動趨勢 不規則變動趨勢 第一種想象為單增的曲線 第二三種可以想象為週期變化的折線 第四種想象為白雜訊 疊加模型 四種...