1樓：網友
隨機時間序列（t=1, 2, …的平穩性條件是：1）均值 ，是與時間t 無關的常數；2）方差 ，是與時間t 無關的常數；3）協方差 ，只與時期間隔k有關，與時間t 無關的常數。
對於隨機遊走序列 ，假設 的初值為 ，則易知。
由於 為一常數， 是乙個白雜訊，因此 ，即 的方差與時間t有關而非常數，所以它是一非平穩序列。
在採用df檢驗對時間序列進行平穩性檢驗中，實際上假定了時間序列是由具有白雜訊隨機誤差項的一階自迴歸過程（ar(1)）生成的。但在實際檢驗中，時間序列可能是由更高階的自迴歸過程生成的，或者隨機誤差項並非是白雜訊，這樣用ols法進行估計均會表現出隨機誤差項出現自相關，導致df檢驗無效。另外，如果時間序列包含有明顯的隨時間變化的某種趨勢（如上公升或下降），則也容易導致df檢驗中的自相關隨機誤差項問題。
為了保證df檢驗中隨機誤差項的白雜訊特性，dicky和fuller對df檢驗進行了擴充，形成了adf檢驗。
2樓：網友
adf單位根檢驗，在eviews中開啟序列，左上角view選單裡選在unitroot test
時間序列的平穩性檢驗的目的是什麼？
3樓：紅布格仔衫
一階差分平穩說明可以用一階差分序列進行分析，採用arma模型。
4樓：少陵五老
"為了確定沒有隨機趨勢或確定趨勢，否則將會產生「偽迴歸」問題。偽迴歸是說，有時資料的高度相關僅僅是因為二者同時隨時間有向上或向下的變動趨勢， 並沒有真正聯絡。這樣資料中的趨勢項，季節項等無法消除， 從而在殘差分析中無法準確進行分析。
平穩性檢驗的方法可以用pdf檢驗， 依據模型趨勢可以選擇3種模型。 消除趨勢可以用差分法（比如一階）
模型也只有通過平穩性檢驗才有統計分析的意義。"
平穩時間序列模型的識別方法及思路
5樓：夕顏燃剪
平穩時間序列是時間序列中一類重要的時間序列，對於該時間序列，有一套非常成熟的平穩序列建模方法。配悔對於非平穩序列，可以通過差分、提取確定性成分等方法，將其轉化成平穩序列，再運用平穩序列建模方法進行建模。
在實際操作中，由哪賣鍵於樣本資料的匱乏，要根據樣本資料要找到生成樣本的真實隨機過程基本是不太可能的。理論研究表明，任意平穩時間序列都可以由arma過程(包括ar過程、ma過程和混合過程)近似表示，並且通過arma模型可以對序列作出比較精確的** box-jenkins 建模方法是關於如何分析平穩時間序列、建立arma模型以及進行**的方法，它也是目前比較流行的一種建模方法。建模過程基本可以分為如下3步。
1)模型識別：考察時間序列特徵，進行模型識別，辨識出有價值且引數簡約的模型子類，如ar(3)、arma(2,2)等。
2)引數估計和診斷檢驗：對已辨識出的模型子類進行資料擬合和引數估計，在恰當的條件下，有效地運用樣本資料對模型引數進行推斷和估計，並對模型進行診斷檢驗，通過檢驗擬合模型與資料的關係來揭示模型的不當之處，從而對模型進行改進。模型識別、引數估計和診斷檢驗是不斷迴圈和改進的過程，通過該過程來找到合適的模型表示式。
3)**：利用擬合好的時間序列模型來推斷序列其他的統計性質或**序列將來李巧的發展通常要求，用來建模的觀測值的個數至少有50個，最好是100個或更多。當無法獲得50個或者更多的歷史觀測時，例如進行某種新產品的需求**時，可以使用經驗或者類似產品的歷史需求資訊得到乙個初始模型；當獲得更多的資料時，這個模型可以隨時被更新。
時間序列-平穩性
6樓：天羅網
1、平穩性：
1）平穩唯悶性就是要求經由樣本時間序列所得到的擬合曲線納困在未來的一段時間內仍能順著現有的形態「慣性」地延續下去。
2）平穩性要求序列的均值和方差不發生明顯變化。
2、嚴平穩與弱平穩：
1）嚴平穩：嚴平穩表示的分佈不隨時間的改變而改變。如：白雜訊（正態），無論怎麼取都是期望為0，方差為1.
未來某時刻的t值xt就要依賴於它的過去資訊，所以需要依賴性。
2、差分法。
1）時間序列在t與t-1時刻的差值指茄彎。
時間序列平穩性檢驗要檢驗因變數嗎
7樓：網友
時間序列鋒缺搭的平穩性可以替代隨機抽樣假定；
其二，採用平穩時間序列建立經典計量經濟學結構模型，可以有效地減少虛假迴歸。
注：(1)虛假迴歸也稱銀拿為偽迴歸，是2003年諾貝爾經濟學獎獲得者格蘭傑提出的；(2)虛假迴歸，不僅可能出現在非平穩時間序列之間，也可能出現在平穩時間序列與截面資料之間，但前者出現虛假迴歸的概率更大一些。
二、時間序列資料的平穩性。
假設某個時間序列是由某一隨機過程生成的，如果滿足下列條件：
1) 均值，與時間無關的常數；
2) 方差，與時間無關的常數；
3) 協方差，只與時間間隔有關，與扮鋒時間無關的常數。
則稱該隨機時間序列是平穩的，而該隨機過程是乙個平穩隨機過程。
例1：白雜訊序列。
簡單的隨機事件序列是乙個具有零均值同方差的獨立分佈序列：
易知白雜訊序列是平穩序列。
例2：隨機遊走序列。
該序列是由如下隨機過程生成：
這裡的是乙個白雜訊，而易知隨機遊走序列為非平穩序列。
三、平穩性的圖示判斷。
時間序列的平穩性是什麼意思 時間序列的平穩性的定義
8樓：科技未來者
<>1、假定某個時間序列由某一隨機過程（stochastic process）生成，即假定時間序列（t=1, 2, …的每乙個數值都是從乙個概率分佈中隨機得到的。
2、如果經扒灶由該槐絕隨機過程所生成的時間序列滿足下列條件：均值e(xt)=m是與時間t 無關的常數；方差var(xt)=s^2是與時間t 無關的常數；協方差cov(xt,xt+k)=gk 是隻與時期間隔k有關，與時間t 無關的常數；則稱經由該隨機過程而生成的時間序列是（弱）平穩的（stationary)。該隨機過程便是一春明扮個平穩的隨機過程（stationary stochastic process）。
時間序列資料進行單位根檢驗，有變數原序列平穩差分不平穩,原序列不平穩查分平穩，應該怎麼做呢
9樓：
摘要。時間序列資料進行單位根檢驗，有變數原序列平穩差分不平穩，原序列不平穩查分平穩，這樣做用時間序列資料做迴歸的時候，需要先進行單位根檢驗，各變數同階平穩後，才能進行協整檢驗，協整檢驗通過的話，最後進行迴歸分析。
時間序列資料進行單位根檢驗，有變數原序列平穩差分不平穩，原序列不平穩查分平穩，應該怎麼做呢。
時間序列資料進行單位根檢驗，配清鉛有變數原序列平穩差分不平穩，原序列不平穩查分平穩，這樣做用時間序列資料做迴歸的時候，需培好要先進行單位根檢驗，各變數同階平穩後，才能進行協整檢驗正腔，協整檢驗通過的話，最後進行迴歸分析。
時間序列是按時間順序排列的、隨時間變化且相互關聯的資料序列。對時晌蘆間序列進行觀察、研究，尋找它發展變化的規律春旁，**它將來的走勢，就是時宴森帶間序列分析。這樣的資料在工程、經濟等各個領域都廣泛存在，是一類非常重要的資料。
分析時間序列的方法構成資料分析的乙個重要領域，即時間序列分析。
浮點型資料的有效數字是什麼？浮點型資料的有效數字
浮點數的概念是相對於定點數的，浮點數是精度可變的一種表示法，其表示的數越大，其精度就越低，這也剛好滿足科學上的需要。單精度浮點數是 32 位的，格式如下 域 符號位 指數 階碼 尾數。長度 1 8 23 二進位制 0 00000000 00000000000000000000000 可以看出，這其中...
做裡面的檢驗批是怎麼算的，做資料裡面的檢驗批是怎麼算的
建築工程內業資料不用計算，是按照檢驗批 填寫。如 地基與基礎分部，這裡有樁基子分部，子分部裡有分項工程，分項工程含各個工序檢驗批。再如 基礎分項含 基礎土方開挖檢驗批驗收記錄 土方回填檢驗批驗收記錄 鋼筋加工安裝隱蔽檢驗批驗收記錄 模板安裝檢驗批驗收記錄 混凝土開盤鑑定 澆搗令 混凝土澆築施工記錄等...
為什麼要檢驗資料的正態性
有些統計方法只適用於正態分佈或近似正態分佈資料，如用均數和標準差描述資料的集中或離散情況，用正態分佈法確定正常值範圍及用t檢驗兩均數間相差是否顯著等，因此在用這些方法前，需考慮進行正檢驗。它是統計判決中重要的一種特殊的擬合優度假設檢驗。常用的正態性檢驗方法有正態概率紙法 夏皮羅維爾克檢驗法 shap...