Стационарен процес: Разлика помеѓу преработките
| [непроверена преработка] | [проверена преработка] |
Избришана содржина Додадена содржина
с Откажано уредувањето 3076727 на уредникот 89.205.58.104 (разговор) |
с Откажано уредувањето 3076726 на уредникот 89.205.58.104 (разговор) |
||
Ред 2:
Во математиката '''стационарен процес''' е [[стохастички процес]].
Во некои ситуации е возможно да се добие дистрибуција на процесот,кој води до концептот за стационарност кој што ќе го дефинираме во следното.<ref>Daniel Peña Time Series Analysis Version -28/02/2008-Revision in progress:,, Departamento de Estadistica Universidad Carlos III dee Madrid"-Time Series Analysis</ref>:
Велиме дека стохастичкиот процес(временската серија)е стационарен во смисла ако :
* маргиналните дистрибуции од сите променливе се идентични ;
Ред 28:
Барањето за стриктна стационарност е тешко да се потврди емпириски. Поради тоа во многу студии кога се зборува за стационарност се мисли на слабата стационарност.
== Пример ==
[[Податотека:Слика 4-2|мини|десно|[[File:Слика 4-2.jpg|thumb|Дневни логаритмирани приноси на МБИ10, февруари –април 2006 година]]]]
Како пример за временска серија која е слабо стационарна, на сликата 4‐2 се прикажани дневните приноси на МБИ10 во периодот од 1.2.2006 до 28.4.2006 година. Во однос на првиот услов, може да се види дека при движењето на приносите на берзанскиот индекс не постои растечки или опаѓачки тренд. Во секоја временска точка (ден) приносите осцилираат околу просечната вредност на набљудуваниот период, која изнесува 0.001759 (или 0.1759%). Сликата покажува дека е задоволен и вториот услов. Постои константно варирање околу просечната вредност. Стандардната девијација на приносите изнесува 0.010662. Третиот услов не може да се набљудува на сликата. Тој се однесува на коваријансата помеѓу секои два члена на временската серија. Коваријансата помеѓу приносите кои се меѓу себе одалечени ''k'' периоди (денови) треба да е еднаква. Така, на пример, коваријансата помеѓу <math> y_{2} </math> и <math> y_{1} </math> е еднаква на коваријансата помеѓу <math> y_{119}</math> и<math> y_{118}</math>. Или, коваријансата помеѓу <math> y_{4}</math> и <math> y_{1}</math> е еднаква на коваријансата помеѓу <math> y_{121}</math> и <math> y_{118}</math> . Но, коваријансата помеѓу <math> y_{2}</math> и <math> y_{1}</math> не мора да биде еднаква на коваријансата помеѓу <math> y_{4}</math> и <math> y_{1}</math> . Автоковаријансата на приносите треба да е функција само од временското заостанување за временската серија да има стабилна автоковаријансна структура.
== Наводи ==
| |||