Adakah Pusat atau Penyebaran Perubahan Dataset Melalui Masa? - dummies

Untuk data siri masa, adalah penting untuk mengetahui sama ada pengamatan terus mempunyai maksud yang sama dari masa ke masa dan sama ada varians data berubah mengikut masa.

Banyak teknik statistik dan teknik peramalan bergantung pada andaian ini.

Angka itu menunjukkan plot siri masa pengembalian harian ExxonMobil sepanjang 2013.

plot siri masa pulangan harian ke stok ExxonMobil pada tahun 2013.

Grafik menunjukkan bahawa apabila masa berlalu, pemerhatian kelihatan berpusat di sekitar sifar. Ini menunjukkan bahawa min tidak berubah dari semasa ke semasa. Jika min naik dari masa ke masa, mata pada graf akan cenderung beralih; jika min turun dari masa ke masa, mata pada grafik akan cenderung beralih ke bawah.

Untuk data siri masa, penting juga untuk mengetahui sama ada varians data berubah dari semasa ke semasa. Angka ini menunjukkan bahawa seiring berjalannya waktunya, penyebaran di kalangan pemerhatian semakin berkembang. (Iaitu, data menjadi semakin tersebar sebagai masa berlalu.) Ini menunjukkan bahawa varians (dan sisihan piawai) semakin meningkat dari semasa ke semasa.

Jika varians berubah dari semasa ke semasa, ini boleh menyebabkan masalah yang serius untuk banyak teknik statistik. Nasib baik, terdapat kaedah yang boleh membetulkan masalah ini.

Keadaan di mana varians tidak berterusan dari semasa ke semasa mempunyai nama yang sangat menakutkan dalam ekonomi: heteroscedasticity. Memutuskan perkataan ini tidak mudah!