Стационарность: предположение 2 регрессии для прогнозирования

Предположение о стационарности является одним из краеугольных камней анализа временных рядов. Оно подразумевает, что статистические свойства ряда (среднее значение, дисперсия и автокорреляция) не изменяются со временем. 📌 Типы стационарности Строгая стационарность: Совместное распределение ряда инвариантно во времени. То есть любое подмножество значений имеет одинаковое распределение независимо от того, когда оно наблюдается. Слабая стационарность (или стационарность второго порядка): Требуется лишь, чтобы среднее значение, дисперсия и автоковариация зависели исключительно от лага, а не от абсолютного времени. Это наиболее часто используемый тип стационарности на практике.