Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

❓ Как можно объявить временной ряд стационарным

Временной ряд считается стационарным, когда его дисперсия и среднее значение остаются постоянными во времени.

📈 Пример визуализации:
1️⃣ На первом графике дисперсия постоянна во времени. X — это временной фактор, а Y — переменная. Значение Y проходит через одни и те же точки на графике, что означает, что ряд стационарен.
2️⃣ Графики 2-4 отображают нестационарные ряды. Наблюдается либо возрастающая амплитуда колебаний (дисперсия), либо явный тренд.

📉 Вывод
Если дисперсия и среднее значение остаются стабильными, то временной ряд стационарен. Если они изменяются, то ряд нестационарен.

www.tgoop.com/ds_interview_lib/790

939 viewsJan 20 at 18:08

❓ Как можно объявить временной ряд стационарным

Временной ряд считается стационарным, когда его дисперсия и среднее значение остаются постоянными во времени.

📈 Пример визуализации:
1️⃣ На первом графике дисперсия постоянна во времени. X — это временной фактор, а Y — переменная. Значение Y проходит через одни и те же точки на графике, что означает, что ряд стационарен.
2️⃣ Графики 2-4 отображают нестационарные ряды. Наблюдается либо возрастающая амплитуда колебаний (дисперсия), либо явный тренд.

📉 Вывод
Если дисперсия и среднее значение остаются стабильными, то временной ряд стационарен. Если они изменяются, то ряд нестационарен.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований