Les séries temporelles sont stationnaires si elles n'ont pas d'effets de tendance ou saisonniers. Les statistiques récapitulatives calculées sur les séries temporelles sont cohérentes dans le temps, comme la moyenne ou la variance des observations. Lorsqu'une série temporelle est stationnaire, elle peut être plus facile à modéliser.
Pourquoi les données de séries chronologiques doivent-elles être stationnaires ?
La stationnarité est un concept important dans l'analyse des séries chronologiques. … La stationnarité signifie que les propriétés statistiques d'une série chronologique (ou plutôt le processus qui la génère) ne changent pas dans le temps. La stationnarité est importante car de nombreux outils d'analyse, tests et modèles statistiques utiles en dépendent
Qu'est-ce que la stationnarité dans les données de séries chronologiques ?
Dans le sens le plus intuitif, la stationnarité signifie que les propriétés statistiques d'un processus générant une série chronologique ne changent pas dans le temps. Cela ne signifie pas que la série ne change pas dans le temps, mais simplement que la façon dont elle change ne change pas elle-même dans le temps.
Qu'est-ce qui rend une série chronologique non stationnaire ?
Un processus non stationnaire avec une tendance déterministe a une moyenne qui croît autour d'une tendance fixe, qui est constante et indépendante du temps. … Il spécifie la valeur au temps "t" par la valeur de la dernière période, une dérive, une tendance et une composante stochastique.
Qu'est-ce que la stationnarité dans les séries temporelles et pourquoi devriez-vous vous en soucier ?
La stationnarité implique que prendre des échantillons consécutifs de données de même taille devrait avoir des covariances identiques quel que soit le point de départ.
