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iMTE
2. Stationary time series (Stationarity)
보통 시계열분석에서 stationary 시계열을 다루며, non-stationary 시계열은 여러 변환 (예, differentiation) 들을 통해서 정상적인 시계열으로 바꾼 이후에 분석을 한다. 1) 강정상성, strong stationary ($Z_1,...,Z_m$)과 ($Z_{1+k},...,Z_{m+k}$) ($k>1$)이 동일한 결합확률분포를 가질 때 strong stationry 시계열이라고 한다. 2) 위의 조건을 만족할 경우 다음 성질을 갖는다. (1) $E[Z_t]=\mu, t\geq 1$ (2) $Var[Z_t]=\sigma^2=\gamma (0), t\geq 1$ (3) $Cov[Z_t,Z_{t-k}]=Cov[Z_{t+k},Z_t]=\gamma (k), t\geq 1$ (자기공분..
Time-series Forecasting/ Prediction
2021. 6. 22. 10:18