Стационарность (Stationarity)
Стационарность – допущение, предполагающее одинаковую Ковариацию (Covariance) Выборок (Sample) одного размера. Как правило, применяется относительно Временных рядов (Time Series):
Чтобы некоторый временной ряд был классифицирован как стационарный, он должен удовлетворять трем условиям:
- Постоянное Среднее арифметическое (Mean) выборок
- Постоянная Дисперсия (Variance)
- Постоянная ковариация между периодами одинакового расстояния. То есть мера линейной зависимости между периодами времени одинаковой длины (скажем, 10 дней / часов / минут) должна быть идентична ковариации некоторого другого периода такой же длины.
Зачем нам стационарность? Самые важные причины:
- Стационарные процессы легче анализировать
- Стационарность предполагается большинством Алгоритмов (Algorithm) Машинного обучения (ML).
Для проверки стационарности используют Тест Дики-Фуллера (Dickey-Fuller Test).
