时间序列分析中的许多方法，如ARMA、ARIMA、Granger因果检验等时序预测和分析方法，都需要时间序列具备平稳性。那么什么是时间序列的平稳性呢？什么序列是平稳的什么是非平稳的？最后再来思考一下为什么这么多时序分析方法都强调时间序列的平稳性呢？ 一、平稳性的定义 时间序列的平稳性是指一组时间序列数据看起来平坦，各阶统计特征（如均值、方差、协方差…）不随时间的变化而变化。其数学定义又分为严

1、实验内容: 分析1964年到1999年中国纱产量的时间序列，主要内容包括: (1)、通过图分析时间序列的平稳性，这个方法很直观，但比较粗糙; (2)、通过计算序列的自相关和偏自相关系数，绘出自相关图，根据平稳时间序列的性质分析其平稳性; (3)、进行纯随机性检验，并分析其随机性； (4)、平稳性的ADF检验，并分析其平稳性； (5)、平稳性的pp检验，并分析其平稳性。 实验代码 im

本专栏将会介绍时间序列、预测和不同的基本原理我们将在讨论的不同章节中使用。具体来说，本笔记本将讨论： 时间序列时间序列预测随机过程 我们使用Python及相关Python第三方库来分析时间序列 # Required Librariesimport numpy as npimport numpy.random as rngimport pandas as pdimport scipy.s

最近我们被客户要求撰写关于单位根检验的研究报告，包括一些图形和统计输出。 时间序列模型根据研究对象是否随机分为确定性模型和随机性模型两大类。 随机时间序列模型即是指仅用它的过去值及随机扰动项所建立起来的模型,建立具体的模型,需解决如下三个问题模型的具体形式、时序变量的滞后期以及随机扰动项的结构。 μ是yt的均值；ψ是系数，决定了时间序列的线性动态结构，也被称为权重，其中ψ0=1；

🤵‍♂️ 个人主页: @AI_magician 📡主页地址： 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。 👨‍💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！🐱‍🏍 🙋‍♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带） 【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？

论文阅读笔记及代码整理 《Extracting cyclo-stationarity of repetitive transients from envelope spectrum based on prior-unknown blind deconvolution technique》 代码有优化整理过，需要请下载：https://mbd.pub/o/bread/ZZaTl5ht 贡献： 1.

模型平稳性指标psi和csi是用于检验时间序列数据是否平稳的统计量。它们的原理是基于Augmented Dickey-Fuller (ADF)检验，通过计算自相关系数和偏自相关系数来检验时间序列数据的平稳性。 1. psi（Partial Autocorrelation Integrated）： 它是对原始自相关函数进行积分得到的，可以衡量时间序列数据的平稳性。当psi接近于0时，表示数据具有平