固定和非固定时间序列数据

Question

对于某些人来说，这个问题听起来微不足道，但我只是对时间序列分析感兴趣，并且在最近几天一直在阅读有关该问题的信息。但是，我尚未了解识别固定/非固定时间序列数据的主题。我使用发现的一些工具生成了一些二维时间序列数据。绘制出来，我得到如下图所示的图像： 查看该图，我认为它显示了一些季节性（中间有尖峰），我说它不是平稳的。但是，按照Machine Learning Mastery中的描述进行了平稳性测试，它通过了平稳性测试（测试表明其静止）。现在，我很困惑，也许我不明白时间序列数据中的季节和趋势意味着什么。我认为高峰会暗示季节是错误的吗？

Answer 1

从图上可以看出，您的数据看起来像白噪声，这是平稳的随机数据的一种。平稳时间序列在整个时间范围内具有恒定的均值（在您的情况下为零），方差，自相关等。

季节性是在一年中的特定日历间隔发生的常规模式，例如每季度，每月或每天。因此，地块中的大峰值通常不表示季节性。

相反，以下时间序列（使用R）显示出上升趋势，每月季节性和方差增加：

plot(AirPassengers)

总而言之，AirPassengers的时间序列不是固定的。