[問題] 時間序列資料型態分類

[a08080853 (zhan)]

各位板友好，小弟最近接觸時間序列預測分析，遇到了一些問題，

時間序列依照資料波動性可以分成平穩、不規則、趨勢、季節型，

以上幾個類型的時間序列資料，除了可以用肉眼來做判斷外，

想請問是否有統計工具可以明確性的得出一個指標來判別資料屬於哪種類型

懇請賜教謝謝大家。

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推 amiabest: ACF、PACF、ARIMA模型等等
推 simon552614: 肉眼看不出來也沒關係，反正fit不好就會反應在殘差上
→ simon552614: 面
推 simon552614: 是有adf檢定可以玩，檢定要不要差分，個人覺得是多此
a大有稍微了解一下ACF與PACF，可拿來決定ARIMA模型的(p,q,d)、
分析資料是否為穩定或不穩定序列，不曉得在判別時序資料型態該如何應用，謝謝
m大，其實肉眼判斷多少有出入，所以才想以一個明確性的指標來判別。
※ 編輯: a08080853 (1.167.85.59), 11/29/2015 12:58:09
※ 編輯: a08080853 (27.105.140.136), 11/29/2015 20:58:14