理解预测性维护-单位根和平稳性

<figure><img alt="Emma Gossett在Unsplash上的照片" src="https://ai.miximages.com/miro.medium.com/v2/resize:fit:640/0*PlBKpiKwjF9az6WV"/><figcaption aria-hidden="true">照片来源：<a href="/?s=Emma Gossett">Emma Gossett</a> on <a href="/?s=Unsplash">Unsplash</a></figcaption></figure><h2 id="article-purpose">文章目的</h2><p>在本文中，我们将深入探讨单位根和平稳性的关键概念。让我们一起探索检查平稳性的重要性，什么是单位根，以及这些元素如何在我们的预测维修工具中扮演关键角色。我们还将掌握混沌！本文是《了解预测性维修》系列的一部分。我计划以相似的风格创建整个系列。</p><p><a href="https://sihaiba.com/boosting-reasoning-in-large-language-models-explore-the-hypothesestotheories-htt-framework-for.html">在此链接中查看整个系列</a>，请关注我，以确保不错过新文章。</p><h2 id="data-stationarity-hide-and-seek-analytical-game">数据平稳性 - 连连看分析游戏</h2><figure><img alt="Mitchell Luo在Unsplash上的照片" src="https://ai.miximages.com/miro.medium.com/v2/resize:fit:640/0*wm3ijn16eU_TbP2i"/><figcaption aria-hidden="true">照片来源：<a href="/?s=Mitchell Luo">Mitchell Luo</a> on <a href="/?s=Unsplash">Unsplash</a></figcaption></figure><p>您是否想过您的数据在玩捉迷藏游戏吗？我们直入主题 —— 我们谈的是平稳性。这不仅仅是一个花哨的术语；它是了解您的时间依赖数据的稳定性和可预测性的秘密武器。让我们一起探索为什么数据平稳性是建模和预测中的筹码。</p><h2 id="key-rules-of-stationarity">平稳性的关键规则</h2><ol type="1"><li><strong>恒定均值</strong>：平稳时间序列应该在时间上表现出一致的平均值。如果均值发生变化，这意味着过程的基本行为发生了变化。</li><li><strong>恒定方差</strong>：时间序列的方差，代表数据点的分散性，应该保持恒定。方差波动可能会使准确预测变得困难。</li><li><strong>恒定自相关</strong>：自相关度量了时间序列与其滞后值之间的相关性。在平稳系列中，自相关的强度和模式应始终保持一致。</li></ol><p>只是统计性质的“稳定性”。</p><h2 id="why-stationarity-is-a-big-deal">平稳性的重要性</h2><p>想象一下，您的预测模型就像是在数据的海洋中驾驶的专业导航员。为了平稳导航，它们更喜欢平静的水域 —— 这就是平稳性的作用。平稳数据就像一片宁静的……</p>