stationarity पर टैग किए गए जवाब

मैं समय श्रृंखला को कैसे बाधित करूं? क्या केवल पहले अंतर लेना और डिक्की फुलर परीक्षण चलाना ठीक है, और अगर यह स्थिर है तो हम अच्छे हैं? मुझे यह भी पता चला कि मैं स्टाटा में ऐसा करके समय श्रृंखला को समाप्त कर सकता हूं: reg lncredit time predict …

14 regression  time-series  stata  stationarity 

मुझे ARCH मॉडल के गुणों में से एक के लिए एक सबूत मिला है जो कहता है कि अगर , तो स्थिर iff जहां ARCH मॉडल है:E(X2t)&lt;∞E(Xt2)&lt;∞\mathbb{E}(X_t^2) < \infty{Xt}{Xt}\{X_t\}∑pi=1bi&lt;1∑i=1pbi&lt;1\sum_{i=1}^pb_i < 1 Xt=σtϵtXt=σtϵtX_t = \sigma_t\epsilon_t σ2t=b0+b1X2t−1+...bpX2t−pσt2=b0+b1Xt−12+...bpXt−p2\sigma_t^2 = b_0 + b_1X_{t-1}^2 + ... b_pX_{t-p}^2 साबित करने का मुख्य विचार यह है कि …

13 mathematical-statistics  stationarity  garch 

कल्पना करें कि हमारे पास दो समय-श्रृंखला प्रक्रियाएं हैं, जो स्थिर हैं, उत्पादन कर रही हैं: ।xt,ytxt,ytx_t,y_t क्या , भी स्थिर है? ∀ अल्फा , बीटा ∈ आरzt=αxt+βytzt=αxt+βytz_t=\alpha x_t +\beta y_t∀α,β∈R∀α,β∈R\forall \alpha, \beta \in \mathbb{R} किसी भी सहायता की सराहना की जाएगी। मैं कहूंगा कि हां, क्योंकि इसमें एमए प्रतिनिधित्व …

12 time-series  stochastic-processes  stationarity 

क्या हर गैर स्थिर समय श्रृंखला को अलग-अलग लागू करके एक स्थिर समय श्रृंखला में परिवर्तित किया जा सकता है? इसके अलावा, आप अलग-अलग लागू होने के क्रम को कैसे तय करते हैं? क्या आप अंतराल 1,2 ... n के साथ अंतर करते हैं, और हर बार स्थिर होने के …

12 time-series  stationarity 

मेरे पास एक डेटासेट है जो स्पष्ट रूप से समय के साथ बढ़ता जा रहा है (मुद्रा की विनिमय दर, 20 वर्षों में मासिक डेटा), मेरा सवाल है: क्या मैं डेटा को रोक सकता हूं और फिर इसे स्थिर बनाने के लिए भी अंतर कर सकता हूं, अगर अपने आप …

12 time-series  stationarity 

बहाव के साथ एक श्रृंखला को रूप में तैयार किया जा सकता है, जहां बहाव (स्थिर) और । yt=c+ϕyt−1+εtyt=c+ϕyt−1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_tcccϕ=1ϕ=1\phi=1 ट्रेंड के साथ एक श्रृंखला को रूप में तैयार किया जा सकता है, जहां बहाव (स्थिर) है, नियतात्मक समय की प्रवृत्ति है और ।yt=c+δt+ϕyt−1+εtyt=c+δt+ϕyt−1+εty_t …

12 time-series  hypothesis-testing  stationarity  trend  unit-root 

एक प्रक्रिया सख्ती से स्थिर है अगर के संयुक्त वितरण के संयुक्त वितरण रूप में ही है सभी m के लिए , सभी k के लिए और सभी t_1, t_2, ..., t_m के लिए ।XtXtX_tXt1,Xt2,...,XtmXt1,Xt2,...,XtmX_{t_1},X_{t_2},...,X_{t_m}Xt1+k,Xt2+k,...,Xtm+kXt1+k,Xt2+k,...,Xtm+kX_{t_1+k},X_{t_2+k},...,X_{t_m+k}mmmkkkt1,t2,...,tmt1,t2,...,tmt_1,t_2,...,t_m एक प्रक्रिया द्वितीय क्रम स्थिर है यदि इसका माध्य स्थिर है और इसका आटोक्लेवेरियन कार्य …

11 time-series  autocorrelation  stochastic-processes  stationarity 

कभी-कभी एक समय सीरी को स्थिर बनाने के लिए अलग करने की आवश्यकता हो सकती है। हालाँकि मुझे समझ में नहीं आता है कि कैसे दूसरे क्रम के विभेदक इसे स्थिर बनाने में मदद कर सकते हैं जब प्रथम-क्रम विभेदक पर्याप्त नहीं है। क्या आप दूसरे क्रम विभेदक और उन …

11 time-series  stationarity 

मैं किताब, मशीन लर्निंग फॉर हैकर्स में दिए गए एक उदाहरण को पढ़ रहा हूं । मैं पहले उदाहरण पर विस्तार से बताऊंगा और फिर अपने प्रश्न के बारे में बात करूंगा। उदाहरण : 25 शेयर की कीमतों के 10 वर्षों के लिए एक डेटासेट लेता है। 25 शेयर की …

10 time-series  pca  references  covariance  stationarity 

यदि मेरे पास एक समय श्रृंखला है जिसे सीज़नसिटी मिली है, तो क्या यह स्वचालित रूप से श्रृंखला को स्थिर बनाता है? मेरा अंतर्ज्ञान (शायद बंद) यह नहीं है। सीज़नसिटी का मतलब है कि श्रृंखला एक स्थिर मूल्य के आसपास और ऊपर जाती है .... एक साइन लहर की तरह। …

10 time-series  stationarity  seasonality 

क्या किसी के पास स्टोकेस्टिक प्रक्रिया का एक अच्छा उदाहरण है जो 2-क्रम स्थिर है, लेकिन सख्ती से स्थिर नहीं है?

10 time-series  stochastic-processes  stationarity 

मुझे एक समाधान मिला, जिसमें कहा गया था कि यदि किसी समय श्रृंखला का वर्ग स्थिर है, तो मूल समय श्रृंखला है, और इसके विपरीत। हालाँकि, मैं इसे साबित नहीं कर पा रहा हूँ, किसी को भी इस बात का अंदाज़ा है कि क्या यह सच है और अगर इसे …

9 time-series  self-study  data-transformation  stationarity 

बंद हो गया । इस प्रश्न पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह इस पोस्ट को संपादित करके केवल एक समस्या पर केंद्रित हो । 24 दिन पहले …

9 markov-process  reinforcement-learning  stationarity  q-learning 

मैं फाइनेंशियल टाइम सीरीज़ के डेटा को मॉडल करने के लिए अजगर के स्टैटमोडेल्स VAR लाइब्रेरी का उपयोग कर रहा हूं और कुछ परिणामों ने मुझे हैरान कर दिया है। मुझे पता है कि VAR मॉडल समय श्रृंखला डेटा को स्थिर मानते हैं। मैं अनजाने में दो अलग-अलग प्रतिभूतियों के …

9 time-series  forecasting  r-squared  var  stationarity 

मुझे स्कैडैसिटी और स्टेशनरी की अवधारणाओं के बीच अंतर करने में परेशानी हो रही है। जैसा कि मैं उन्हें समझता हूं, उप-आबादी में विषमता भिन्नताएं हैं और समय के साथ गैर-स्थिरता एक बदलते माध्य / विचरण है। यदि यह एक सही (यद्यपि सरल) समझ है, तो क्या गैर-स्थैतिकता समय के …

9 time-series  heteroscedasticity  stationarity  intuition