Autocorrélation pour les signaux stationnaires

1. Une série chronologique autocorrélée peut-elle être stationnaire?
2. Qu'est-ce que l'autocorrélation dans les non-stationnaires?
3. Comment savez-vous si un signal est stationnaire?

Une série chronologique autocorrélée peut-elle être stationnaire?

Une hypothèse courante dans de nombreuses techniques de séries chronologiques est que les données sont stationnaires. Un processus stationnaire a la propriété que la moyenne, la variance et la structure d'autocorrélation ne changent pas avec le temps.

Qu'est-ce que l'autocorrélation dans les non-stationnaires?

Le tracé d'autocorrélation montre que les autocorrélations de l'échantillon sont très fortes et positives et se décomposent très lentement. Le tracé d'autocorrélation indique que le processus n'est pas stationnaire et suggère un modèle ARIMA. L'étape suivante consiste à différer les données. Exécuter le tracé de séquence de données différente.

Comment savez-vous si un signal est stationnaire?

Pour un signal stationnaire, les propriétés du signal de base de la moyenne et de la variance ne changent pas avec le temps. Pour un tel signal, la mesure de la moyenne ou de la variance sur un seul segment est suffisante pour estimer la véritable moyenne du signal.