時系列解析における準定常性を理解する
準定常性は、物理学、工学、金融などのさまざまな分野で使用される概念です。これは、システムまたはプロセスが短期間にわたって定常的な動作を示すが、必ずしも長期間にわたって定常的な動作を示すわけではない状況を指します。言い換えれば、システムは、あるスケールでは定常統計を示しても、別のスケールでは示さない可能性があります。時系列分析では、準定常性は、時系列の平均と分散が短期間にわたって一定のままである状況を説明するためによく使用されます。平均と分散は長期間にわたって変化します。これは、金融市場、気候パターン、生物学的プロセスなど、多くの自然および人工システムで見られます。準定常性は、研究者がある程度の非定常動作を示す複雑なシステムをモデル化し、分析できるようにするため重要です。より短い期間にわたる定常性。システムの準定常特性を理解することで、研究者はより正確なモデルと予測を開発し、システムの基礎となるダイナミクスについての洞察を得ることができます。準定常時系列の分析に使用される一般的な手法には、次のようなものがあります。時変パラメータ モデル: これらのモデルは、時系列モデルのパラメータは時間の経過とともに変化しますが、平均と分散は短期間では一定のままであると想定しています。季節分解: この手法は、時系列をトレンド、季節、残差成分に分解し、研究者がさまざまなスケールにわたる時系列のパターンと変化を識別できるようにします。周波数分析: この手法は時系列の周波数内容を分析するために使用され、準定常パターンやさまざまな周波数にわたる変化を特定するのに役立ちます。機械学習手法: これらの手法は、従来の統計手法では捉えられない時系列のパターンや変化を特定するために使用できます。全体として、準定常性は、研究者が複雑なモデルをモデル化し、分析できるようにするため、時系列分析において重要な概念です。非定常的な動作を示しますが、短期間ではある程度の定常性を示すシステム。システムの準定常特性を理解することで、研究者はより正確なモデルと予測を開発し、システムの根底にあるダイナミクスについての洞察を得ることができます。
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