在时间序列分析中对数据进行差分的意义。

向北飞的鸟 发表于 2016-2-18 10:13
如果做过一阶差分后数据平稳了，我们开始进行模型拟合，那么我们的研究的数据对象不就从原数据变成了原数 ...

您好，我也遇到了这个问题。请问你现在想通了吗？一阶差分后数据平稳，到底是用差分后的，还是原始数据？要是用差分后的，那数据不就发生变化了，要是原始数据，那么差分的意义又在哪儿？而且原始数据也不平稳啊 到底要怎么弄。急求！！！

胖胖小龟宝 发表于 2016-2-17 13:16
差分的目的主要是消除一些波动 使数据趋于平稳
你说的没错 一阶差分后的确就是增量 这还比较好解释  而有时 ...

您好，如果用原始数据进行建模，那么差分的意义又在哪儿？而且原始数据也不平稳啊 到底要怎么弄。急求！！！

318127803 发表于 2020-8-22 10:32
您好，如果用原始数据进行建模，那么差分的意义又在哪儿？而且原始数据也不平稳啊 到底要怎么弄。急求！！ ...

请问前辈找到答案了吗？目前研一学术菜鸟，这个问题也在困扰我

在时间序列分析中，对数据进行差分的主要意义在于消除趋势和平稳化序列。以下是差分的一些关键作用：

1. 消除趋势：当时间序列呈现出上升或下降的趋势时，一阶差分可以将这种趋势转化为接近零的平均值，从而便于后续分析。

2. 使序列平稳：许多统计模型（如ARIMA）假设输入的时间序列是平稳的。通过差分，我们可以将非平稳序列转换为具有恒定均值和方差的平稳序列。

3. 提高预测准确性：通过消除趋势和平稳化序列，差分可以帮助我们构建更准确的预测模型。

总之，在时间序列分析中，进行差分能够帮助我们更好地理解数据的趋势和动态，并提高预测的准确性。

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向北飞的鸟 发表于 2016-2-17 11:14
当我们面对具有一定趋势的线性时间序列数据时，我们通常会对数据进行一次1阶差分或者2、3阶差分时期平稳，可 ...

感觉