En el sentido más intuitivo, la estacionariedad significa que las propiedades estadísticas de un proceso que genera una serie de tiempo no cambian con el tiempo. No significa que la serie no cambie con el tiempo, solo que la forma en que cambia no cambia en sí misma con el tiempo.
¿Qué son las series temporales estacionarias y no estacionarias?
Una serie temporal estacionaria tiene propiedades estadísticas o momentos (p. ej., media y varianza) que no varían en el tiempo. La estacionariedad, entonces, es el estado de una serie temporal estacionaria. Por el contrario, la no estacionariedad es el estado de una serie temporal cuyas propiedades estadísticas cambian a lo largo del tiempo.
¿Qué son los modelos de series temporales no estacionarios?
Cualquier serie de tiempo sin una media constante en el tiempo es no estacionaria. Modelos de la forma Yt=µ t + Xt donde µ t es una función de media no constante y Xt es una serie estacionaria de media cero, se consideraron en el Capítulo 3.
¿Qué hace que una serie temporal sea estacionaria?
Las series de tiempo son estacionarias si no tienen efectos de tendencia o estacionales. Las estadísticas de resumen calculadas en la serie temporal son coherentes a lo largo del tiempo, como la media o la varianza de las observaciones. Cuando una serie de tiempo es estacionaria, puede ser más fácil de modelar.
¿Qué son las series temporales multivariadas?
Una serie temporal multivariante tiene más de una variable dependiente del tiempo. Cada variable depende no solo de sus valores pasados, sino que también tiene alguna dependencia de otras variables. Esta dependencia se utiliza para pronosticar valores futuros. … En este caso, hay múltiples variables a considerar para predecir de manera óptima la temperatura.
