So testen Sie Daten, ob sie instationär sind oder nichtHallo Experte,
Ich habe eine zweispaltige Prozessdatentabelle (Spalte 1: Datum, Spalte 2: Wert).
Wie kann ich in JMP17 testen, ob die Daten stationär sind oder nicht?
DankeErweiterte statistische ModellierungGrundlegende Datenanalyse und ModellierungBetreff: So testen Sie, ob Daten instationär sind oder nichtMeinen Sie mit „stationär“ eine reine Zufallswanderung um einen konstanten Mittelwert? Es gibt eine Vielzahl von Zeitreihenmethoden zur Bewertung der stationären Komponente einer Zeitreihe. Einige sind rein analytischer Natur, andere eher „Kunst“. In der Kategorie „Kunst“ würde ich mit einem einfachen Laufdiagramm beginnen. Was sagt Ihnen Ihr Augen- und Prozesswissen? Starren Sie nicht länger als drei Sekunden auf die Handlung. Wenn Sie keinen Trend oder kein zyklisches Muster sehen, stehen die Chancen sehr gut, dass es nicht da ist und man wahrscheinlich mit Sicherheit von einer Stationarität ausgehen kann. Wenn Sie zu einem etwas analytischeren Ansatz übergehen (aber dennoch Ihre Augen und Ihr Prozesswissen nutzen), müssen Sie alle Nelson-Regeln anwenden und geeignete Kontrolldiagramme erstellen. Wenn Sie gegen eine der Regeln verstoßen ... ein guter Indikator für Nichtstationarität ... sogar gegen Regel 1. Abschließend möchte ich einen Blick auf einige der Funktionen der Time Series-Plattformen in JMP werfen.
Betreff: So testen Sie, ob Daten instationär sind oder nichtDanke @P_Bartell .
Aus der Kategorie „Kunst“ vermute ich, dass sie instationär ist, daher möchte ich dies durch einen statistischen Test wie den ADF-Test (auf der Suche nach einem p-Wert) bestätigen.
Ich habe die Time Series-Plattform in JMP überprüft, aber sie zeigte keinen p-Wert für den ADF-Test an.
Ich bin mir nicht sicher, was Zero Mean ADF/Single Mean/Trend ADF bedeutet.
Ich schätze, ich muss es in R/R-Studio machen.
Trotzdem danke !
