Zeitreihen sind stationär, wenn sie keine Trend- oder Saisoneffekte aufweisen. Zusammenfassende Statistiken, die anhand der Zeitreihen berechnet werden, sind über die Zeit konsistent, wie der Mittelwert oder die Varianz der Beobachtungen. Wenn eine Zeitreihe stationär ist, kann sie einfacher zu modellieren sein.
Warum müssen Zeitreihendaten stationär sein?
Stationarität ist ein wichtiges Konzept in der Zeitreihenanalyse. … Stationarität bedeutet, dass sich die statistischen Eigenschaften einer Zeitreihe (bzw. des sie erzeugenden Prozesses) über die Zeit nicht ändern. Stationarität ist wichtig, weil viele nützliche Analysewerkzeuge und statistische Tests und Modelle darauf beruhen
Was ist Stationarität in Zeitreihendaten?
Im intuitivsten Sinne bedeutet Stationarität, dass sich die statistischen Eigenschaften eines Prozesses, der eine Zeitreihe generiert, im Laufe der Zeit nicht ändern. Das bedeutet nicht, dass sich die Reihe im Laufe der Zeit nicht ändert, sondern nur, dass sich die Art und Weise, wie sie sich ändert, im Laufe der Zeit nicht ändert.
Was macht eine Zeitreihe nicht stationär?
Ein instationärer Prozess mit einem deterministischen Trend hat einen Mittelwert, der um einen festen Trend wächst, der konstant und zeitunabhängig ist. … Es spezifiziert den Wert zum Zeitpunkt „t“durch den Wert der letzten Periode, eine Drift, einen Trend und eine stochastische Komponente.
Was ist Stationarität in Zeitreihen und warum sollte es Sie interessieren?
Stationarität impliziert, dass aufeinanderfolgende Stichproben von Daten mit der gleichen Größe unabhängig vom Ausgangspunkt identische Kovarianzen aufweisen sollten.
