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定常性の確認# 時系列データの解析において、データの有する時不変な性質の確認はその後の解析・モデリ... 定常性の確認# 時系列データの解析において、データの有する時不変な性質の確認はその後の解析・モデリングの指針を検討する上での重要な指針となります。定常性(stationarity)とはこのうちデータの従う確率過程に関する性質で、大きく分けて強定常性(strict stationarity)と弱定常性(weak stationarity)の2つの概念があります。それぞれ、大まかには 強定常性:確率過程の有限次元分布が時間シフトに関して不変であること 弱定常性:確率過程の平均・自己共分散(・相互共分散)が有限で、時間シフトに関して不変であること という意味になります。ここでいう有限次元分布、平均・自己共分散(・相互共分散)などはすべて無条件の(即ち、条件付けられていない)ものであることに注意してください。 時系列データの従う確率過程に定常性があるということは、その確率過程に関してある時刻のデー