시계열 분석의 준정상성 이해
준정상성(Quasi-stationarity)은 물리학, 공학, 금융 등 다양한 분야에서 사용되는 개념이다. 이는 시스템이나 프로세스가 짧은 기간 동안 고정된 동작을 나타내지만 반드시 오랜 기간 동안은 그렇지 않은 상황을 나타냅니다. 즉, 시스템은 한 척도에서는 고정 통계를 나타내지만 다른 척도에서는 그렇지 않을 수 있습니다.
시계열 분석에서 준정상성은 종종 시계열의 평균과 분산이 짧은 기간 동안 일정하게 유지되지만, 평균과 분산은 장기간에 걸쳐 변합니다. 이는 금융 시장, 기후 패턴 및 생물학적 과정과 같은 많은 자연 및 인공 시스템에서 볼 수 있습니다. 더 짧은 기간 동안의 정상성. 시스템의 준정상 특성을 이해함으로써 연구자는 보다 정확한 모델과 예측을 개발하고 시스템의 기본 역학에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 준정상 시계열을 분석하는 데 사용되는 몇 가지 일반적인 기술은 다음과 같습니다. 시간에 따라 변하는 매개변수 모델: 이 모델은 시계열 모델의 매개변수가 시간에 따라 변하지만 평균과 분산은 짧은 기간 동안 일정하게 유지된다고 가정합니다.
2. 계절 분해: 이 기술은 시계열을 추세, 계절 및 잔차 구성 요소로 분해하여 연구자가 다양한 규모에 걸쳐 시계열의 패턴과 변화를 식별할 수 있도록 합니다.
3. 빈도 분석: 이 기술은 시계열의 빈도 내용을 분석하는 데 사용되며, 이는 준정상 패턴과 다양한 빈도에 대한 변화를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
4. 기계 학습 방법: 이 방법은 전통적인 통계 기술로 포착할 수 없는 시계열의 패턴과 변화를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
전체적으로 준정상성은 연구자가 복잡한 모델을 모델링하고 분석할 수 있도록 해주기 때문에 시계열 분석에서 중요한 개념입니다. 비정상적 동작을 나타내지만 짧은 기간 동안 어느 정도 정상성을 나타내는 시스템입니다. 연구자들은 시스템의 준정적 특성을 이해함으로써 보다 정확한 모델과 예측을 개발하고 시스템의 기본 역학에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
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