几期数据数据的平稳(数据平稳性是什么意思)

判断数据是否平稳一般要多少数据

但是，从下降速度来看，稳态序列比非稳态序列快得多。 例从图表来看，样品的平均值在0附近上下变动，样品的自相关系数迅速下降到0，然后在0附近变动，逐渐收敛到0。 因此，初步判断这一随机过程是一个稳定的过程。

变异系数小于0.1或小于百分之十才算数据稳定。根据查询相关***息，变异系数小于0.1或小于百分之十具有一定的稳定性时，其变化范围相对较小，也就是说变异系数较小。

spss标准差0.36到0.98的范围算稳定。判断数据稳定，应该看ACF及PACF的截尾性 ，若两者中一截尾性、另一拖尾则为平稳时间序列，两者都拖尾或都截尾则为非平稳序列数据不满足正态分布也可以用ARMA模型，与分布没关系。

时间序列平稳的三个条件

1、同分布性：序列中的每个时间点的取值都服从同一个概率分布。换句话说，序列的概率分布在时间上保持不变。

2、⑴ 随机时间序列{ }（t=1， 2， …）的平稳性条件是：1）均值 ，是与时间t 无关的常数；2）方差 ，是与时间t 无关的常数；3）协方差 ，只与时期间隔k有关，与时间t 无关的常数。

3、***定某个时间序列由某一随机过程（stochastic process）生成，即***定时间序列{Xt}（t=1， 2， …）的每一个数值都是从一个概率分布中随机得到的。

4、平稳性： 1）平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线在未来的一段时间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去。 2）平稳性要求序列的 均值和方差 不发生 明显 变化。

5、当一个时间序列的滞后算子多项式方程 存在单位根时 ，我们认为该时间序列是 非平稳 的；反之，当该方程 不存在单位根 时，我们认为该时间序列是 平稳 的。

6、二次差分序列的检验，即第二项选择2nd difference ，第四项选择Trend and intercept.一般到此时间序列就平稳了。

时间序列数据平稳性检验实验指导

（1）式是否存在单位根ρ=1，也可通过（2）式判断是否有 δ=0检验一个时间序列Xt的平稳性，可通过检验带有截距项的一阶自回归模型 Xt=α+ ρXt-1 +μt （*）中的参数ρ是否小于1。

用matlab做时间序列平稳性检验需要作图、拟合，具体说明如下所示：根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。

指数平滑可以对不规则的时间序列数据加以平滑，从而获得其变化规律和趋势，并以此对未来的经济数据进行推断和预测。操作步骤。看看结果吧。ARIMA称为自动回归移动平均模型，将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。

对序列Y进行平稳性检验：此时应对序列数据取对数，取对数的好处在于可将间距很大的数据转换为间距较小的数据。具体做法是在workfile y的窗口中点击Genr，输入logy=log(y)，则生成y的对数序列logy。