स्थिरता और अंतर लेना

अधिकांश पूर्वानुमान मॉडल मानते हैं कि श्रृंखला समय के साथ एकसमान व्यवहार करती है। इस गुण का नाम है: स्थिरता। 🎯

एक स्थिर श्रृंखला का माध्य और फैलाव समय के साथ स्थिर रहते हैं। उसका सांख्यिकीय स्वभाव नहीं बदलता।

बढ़ता हुआ रुझान बताता है कि माध्य लगातार बढ़ रहा है, इसलिए श्रृंखला अस्थिर है। इसे ठीक करने तक कई मॉडल कठिनाई में पड़ेंगे।

दोहराए जाने वाले मौसमी उतार-चढ़ाव के कारण औसत एक चक्र में बढ़ता और घटता है। यह बदलता हुआ पैटर्न भी अस्थिरता माना जाता है।

आपको अनुमान लगाने की आवश्यकता नहीं है। ADF परीक्षण स्थिरता की जाँच करता है और पढ़े जा सकने वाला p-value देता है।

यदि ADF का p-value 0.05 से कम है, तो श्रृंखला के स्थिर होने की संभावना है। इससे अधिक होने पर संभवतः अभी भी कोई रुझान हटाना बाकी है।

अंतर निकालना हर मान को पिछले चरण से हुए उसके परिवर्तन से बदल देता है। यह सरल तरीका अक्सर रुझान मिटा देता है।

स्तरों के बजाय परिवर्तनों को देखने पर लगातार बढ़ती रेखा शून्य के आसपास हल्की डगमगाहट वाली सीधी रेखा बन जाती है, जो स्थिर होती है।

पहली पंक्ति में घटाने के लिए पिछला मान नहीं होता, इसलिए diff उसे NaN छोड़ देता है। परीक्षण या मॉडल बनाने से पहले उसे हटा दें।

यदि एक बार पर्याप्त न हो, तो परिणाम का दूसरी बार अंतर निकालें। बार की संख्या ARIMA में d पद बन जाती है।

वार्षिक चक्र हटाने के लिए 12 चरण पीछे के मान को घटाएँ। यह मौसमी diff दोहराए जाने वाले पैटर्न को सीधे लक्षित करता है।

आपने ADF से स्थिरता की जाँच करना और मॉडल बनाने से पहले अंतर निकालकर रुझान तथा चक्र हटाना सीखा।