Як визначити, чи є часовий ряд канцелярським у R

1. Крок 1 – Встановіть необхідну бібліотеку. бібліотека (серія)
2. Крок 2. Створення випадкових часових рядів даних. data <- rnorm(50) data_ts <- ts(data,,frequency=4) …
3. Крок 3. Побудуйте графік даних. plot(data_ts)
4. Крок 4. Виконайте повний тест. adf.test(data_ts)

Тест ADF це широко використовуваний тест для перевірки стаціонарності часового ряду, який перевіряє наявність одиничного кореня в даних. Тест KPSS є ще одним популярним тестом, який перевіряє стабільність тенденції даних, і його часто використовують разом із тестом ADF.

Досягнення стаціонарності Якщо ваш часовий ряд виявляється нестаціонарним, вам може знадобитися застосувати перетворення або розрізнення, щоб зробити його стаціонарним. Загальні методи включають: Логарифмічне перетворення. Розрізнення: віднімання значення попереднього моменту часу від поточного.

Тест KPSS це ще один тест гіпотези, який використовується для перевірки стаціонарності часового ряду. Нульова гіпотеза (H0) тесту KPSS полягає в тому, що часовий ряд є стаціонарним навколо детермінованої тенденції. Якщо тестова статистика менша за критичні значення, ми не можемо відхилити нульову гіпотезу, що вказує на стаціонарність.

Використовуйте перевірку, щоб реалізувати нові тести узгодженості в R. Тести узгодженості, такі як GRIM, — це процедури, які перевіряють, чи можуть два або більше підсумкових значень описувати ті самі дані. Ця віньєтка показує вам мінімальні кроки, необхідні для підключення до структури перевірки для впровадження тестів узгодженості.