proof随机Walk序列No平稳序列 。根据平稳 Time 序列的统计定义，我们可以知道平稳 Time 序列还有严格的平稳 Time - ， 平稳 Time 序列模型识别的方法和思路平稳 Time 序列是时间上的重要时间序列，时间序列基础1 ， 随机时间序列分析基本概念1) 随机变量:简单随机现象 ， 比如一天一个班的人数 。
1、抗差模型与时间模型预测的运用?在实际应用中，变形的序列 data由于受到很多偶然因素的影响，表现出a 随机的过程，它们之间存在一定的依赖关系 。同样 ， 由于数据含有粗差，不严格服从正态分布，具有拖尾特性 ， 用常规的时间序列方法很难很好地拟合动态数据 。对于一个实际变形序列，其数据量大，粗差多，数据误差呈长尾分布 。随着抗差估计理论的成熟，抗差估计被引入time 序列 ， 并对现有的时间序列分析方法进行了改进，构建了一种基于抗差估计的时间序列方法 。
这些非平稳 序列可能包含某种变化趋势 ， 或者由于季节变化而产生的周期性变化 。如果将除平稳 序列之外的样本的观测值表示为Z1，Z2，...，ZN，对应的时间序列{Z}t有如下公式:Ztf(t) g(t) xt(1) 。如果f(t)和g(t)能从Zt中消去，剩下的{x}t就变成平稳 序列 。
2、个变量但不同阶 平稳,不能做协整检验,应该怎么处【第五章 非平稳序列的随机分析】单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验之间关系的实证检验步骤:先做单位根检验，看变量序列is平稳序列，if 平稳 。如果不是平稳，则进行差分 ， 当达到I阶差分序列 平稳，服从I阶整数(注意趋势和截距，根据P值和原假设判断) 。如果所有检验序列服从同阶单纯形 ， 我们可以构造一个VAR模型，进行协整检验(注意滞后期的选择)，判断模型中变量之间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系 。
3、时间 序列基础1 。随机时间顺序分析基本概念1) 随机变量:简单随机现象，比如一天上课人数 ， 是静态的 。2) 随机过程:随机现象的动态变化过程 。动态 。比如某段时间内每个时刻的状态 。所谓随机过程，就是现象的变化没有确定的形式，没有必然的变化规律 。在数学语言中，事物变化的过程不能用时间T的一个(或几个)确定的函数来描述，如果对于每一个特定的T都属于T(T是时间集) ， X(t)是a 随机变量，那么这一族就叫做无限多随机变量{X(t) 。
2.白噪声序列1)纯的随机过程:随机变量X(t)(t1，2，3) ， 如果是无关的随机变量/ 。2)白噪声过程:如果一个纯随机过程的期望和方差是常数 ， 则称为白噪声过程 。白噪声过程的样本称为白噪声序列 ， 简称白噪声 。3)高斯白噪声序列:如果白噪声服从均值为0、方差为常数的正态分布，则为高斯白噪声序列 。
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