¿Se pueden convertir todas las series temporales no estacionarias en series temporales estacionarias mediante la aplicación de diferenciación? Además, ¿cómo decide el orden de la diferencia que se aplicará? ¿Simplemente diferencia con los intervalos 1,2 ... ny realiza la prueba de raíz unitaria de...
Un proceso es estrictamente estacionario si la distribución conjunta de es la misma que la distribución conjunta de para todos los , para todos los y para todos los .X t 1 , X t 2 , . . . , X t m X t 1 + k , X t 2 + k , . . . , X t m + k m k t 1 , t 2 , . . . , t mXtXtX_tXt1, Xt2, . . . ,...
Estoy trabajando con una serie de tiempo multivariante y usando el modelo VAR (Vector Autoregression) para el pronóstico. Mi pregunta es ¿Qué significa estacionariedad en realidad en un marco multivariante? 1) Sé que si en la configuración VAR si el determinante de la inversa de la matriz | IA |...
A veces, una serie de tiempo puede necesitar diferenciarse para hacerse estacionaria. Sin embargo, no entiendo cómo la diferenciación de segundo orden puede ayudar a hacerla estacionaria cuando la diferenciación de primer orden no es suficiente. ¿Podría dar una explicación intuitiva para la...
¿Alguien tiene un buen ejemplo de un proceso estocástico que sea estacionario de segundo orden, pero que no sea estrictamente
Si tengo una serie temporal que tiene estacionalidad, ¿eso automáticamente hace que la serie no sea estacionaria? Mi intuición (probablemente apagada) es que no. La estacionalidad significa que la serie sube y baja en torno a un valor constante ... algo así como una onda sinusoidal. Entonces,...
Estoy leyendo un ejemplo dado en el libro Machine Learning for Hackers . Primero elaboraré el ejemplo y luego hablaré sobre mi pregunta. Ejemplo : Toma un conjunto de datos durante 10 años de 25 precios de las acciones. Ejecuta PCA en los 25 precios de las acciones. Compara el componente...
P1: ¿Existen métodos comunes o aceptados para tratar el entorno no estacionario en el aprendizaje por refuerzo en general? P2: en mi gridworld, la función de recompensa cambia cuando se visita un estado. Cada episodio, las recompensas se restablecen al estado inicial. Todo lo que quiero que mi...
Encontré una solución que decía que si el cuadrado de una serie de tiempo es estacionario, también lo es la serie de tiempo original, y viceversa. Sin embargo, no puedo demostrarlo, ¿alguien tiene una idea de si esto es cierto y si es cómo
Por ejemplo: Quiero pronosticar valores futuros de una serie temporal basados en valores previos de múltiples series temporales 'utilizando un ANN y / o SVM. Las entradas serán valores rezagados de cada serie de tiempo, y las salidas serán pronósticos de un paso adelante (los pronósticos con...
Estoy usando la biblioteca VAR statsmodels de python para modelar datos financieros de series de tiempo y algunos resultados me han desconcertado. Sé que los modelos VAR suponen que los datos de la serie temporal son estacionarios. Inadvertidamente, ajusté una serie no estacionaria de precios de...
Considere un proceso aleatorio para el cual existe la media , y es constante, para todos los tiempos , es decir, para todos los tiempos y cambios de tiempo (o "rezagos") . No impongo más condiciones en los momentos superiores ni en la función de distribución. ¿Cómo puedo describir tal proceso? Solo...
Tengo problemas para distinguir entre los conceptos de escedasticidad y estacionariedad. Según tengo entendido, la heterocedasticidad es una variabilidad diferente en las subpoblaciones y la no estacionariedad es una media / varianza cambiante a lo largo del tiempo. Si esta es una comprensión...
No puedo entender esta propiedad de series estacionarias y la función de autocorrelación. Tengo que demostrar que ∑h=1n−1ρ^(h)=−12∑h=1n−1ρ^(h)=−12\begin{align} \sum_{h=1}^{n-1}\hat\rho(h)=-\frac{1}{2} \end{align} Dónde
Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly...
Estoy examinando las capturas de roedores en seis rejillas permanentes de captura de roedores que miden 150 x 150 metros y que consta de 121 estaciones de trampa separadas uniformemente a 15 metros de distancia. Hay seis redes de captura de este tipo en el sitio de estudio que tiene <1000...
A menudo, en la literatura, los autores han estado interesados en encontrar la distribución estacionaria de un proceso de series de tiempo. Por ejemplo, considere el siguiente proceso simple AR ( ) : donde .111{Xt}{Xt}\{X_t\}Xt=αXt−1+et,Xt=αXt−1+et,X_t = \alpha X_{t-1} + e_t,...
Sé lo que es un campo gaussiano. Sin embargo, no estoy muy seguro de qué se entiende por estacionario. He visto esta cosa estacionaria en muchos lugares como procesos autorregresivos estacionarios, etc., pero en realidad no sé qué se entiende por
Sé que las transformaciones lineales de series temporales que surgen de procesos estacionarios (débilmente) también son estacionarias. ¿Es esto cierto, sin embargo, para una transformación de una serie a través de tomar también el valor absoluto de cada elemento? En otras palabras, si es...