In de meest intuïtieve betekenis betekent stationariteit dat de statistische eigenschappen van een proces dat een tijdreeks genereert niet veranderen in de loop van de tijd. Het betekent niet dat de serie niet in de loop van de tijd verandert, alleen dat de manier waarop deze verandert zelf niet in de loop van de tijd verandert.
Wat is stationaire en niet-stationaire tijdreeksen?
Een stationaire tijdreeks heeft statistische eigenschappen of momenten (bijv. gemiddelde en variantie) die niet in de tijd variëren. Stationariteit is dus de status van een stationaire tijdreeks. Omgekeerd is niet-stationariteit de status van een tijdreeks waarvan de statistische eigenschappen in de loop van de tijd veranderen.
Wat zijn niet-stationaire tijdreeksmodellen?
Elke tijdreeks zonder constant gemiddelde in de tijd is niet-stationair. Modellen van de vorm Yt=µ t + Xt waarbij µ t een niet-constante gemiddelde functie is en Xt een nulgemiddelde, stationaire reeks is, werden beschouwd in hoofdstuk 3.
Wat maakt een tijdreeks stationair?
Tijdreeksen zijn stationair als ze geen trend- of seizoenseffecten hebben. Samenvattende statistieken berekend op de tijdreeksen zijn consistent in de tijd, zoals het gemiddelde of de variantie van de waarnemingen. Wanneer een tijdreeks stilstaat, kan deze gemakkelijker te modelleren zijn.
Wat is multivariate tijdreeksen?
Een multivariate tijdreeks heeft meer dan één tijdafhankelijke variabele. Elke variabele is niet alleen afhankelijk van de waarden uit het verleden, maar is ook enigszins afhankelijk van andere variabelen. Deze afhankelijkheid wordt gebruikt voor het voorspellen van toekomstige waarden. … In dit geval zijn er meerdere variabelen waarmee rekening moet worden gehouden om de temperatuur optimaal te voorspellen.
