这个问题对某些人来说可能听起来微不足道，但我对时间序列分析很感兴趣，并且在过去的几天里一直在阅读它 . 但是，我还没有理解识别静止/非静止时间序列数据的主题 . 我使用我发现的一些工具生成了两个维度的时间序列数据 . 绘制出来，我得到的图像就像这样：
看一下情节，我认为它显示了一些季节性（中间有尖峰），我会说它不是静止的 . 然而，按照Machine Learning Mastery中所述进行平稳性测试，它通过了平稳性测试（测试表明其静止） . 现在，我了解时间序列数据中的季节和趋势意味着什么 . 我认为尖峰暗示季节是错误的吗？
1 回答
从图中判断，您的数据看起来像白噪声，这是一种静态随机数据 . 固定时间序列具有恒定的平均值（在您的情况下为零），方差，自相关等 .
季节性是在一年内以特定日历间隔发生的常规模式，例如季度，月度或日常模式 . 因此，情节中的大峰值通常不表示季节性 .
相反，以下时间序列（使用R）表现出上升趋势，月度季节性和增加的方差：
总之，AirPassengers时间序列不是固定的 .