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两个想法:
递归。一阶差异后,您有什么?在正确的条件下,另一个时间序列更接近平稳。如果距离不够近,那么您现在的时间序列不是平稳的,并且您希望将其移近平稳,因此需要一阶差分。(这恰好是原始时间序列的二阶差。)如果所差的时间序列与静止时间的距离不够近,则您[递归] ...
衍生品。假设您每10分钟记录一次汽车的GPS位置。如果我可以从任意两天中获取GPS点并将其显示给您,而您却无法弄清楚那是哪一天-也许甚至无法真正告诉另一天-您的位置数据将是固定的。
但是,如果您每天开车去附近的另一个城市呆两个星期?您很容易就能分辨出这两天之间的时差-甚至甚至可以确切地知道我向您展示的那一天。不平稳。
也许,如果您改为每隔10分钟记录一次您离家的距离,那将使您的数据更稳定。距离不包括方向,所以也许现在您这两周的数据看起来几乎一样?(例如,平均位置是家。)
假设您选择从纽约直达洛杉矶。距离技巧不起作用,因为您的距离会给您几天之间的明显区别。
但是您可以选择每10分钟记录一次速度。在州际公路上驾车越野时,您的日子往往看起来很相似,从速度来看。也就是说,您的速度将保持稳定。
假设时间0的位置是,而10分钟和20分钟后的位置分别是和。在每10分钟间隔中行进的距离将为和,将其除以时间间隔可得出速度(与速度相同,但方向相同)。第二个微分是加速度。如果速度是固定的,并且车辆一直在行驶,则位置的差异也将是固定的。