"特征统计量-时间序列分析基于R PPT（第二章"
在时间序列分析中，特征统计量是理解和处理数据的关键工具，尤其在R语言环境下进行分析时。本章聚焦于时间序列的预处理，其中包括对数据的平稳性检验。平稳性是时间序列分析中的一个核心概念，它对于预测和建模至关重要。
首先，我们要理解概率分布和特征统计量。概率分布描述了随机变量可能出现的各种结果及其概率。在时间序列分析中，一个随机变量族的统计特性由它们的联合分布函数或联合密度函数决定。然而，在实际应用中，我们通常遇到的是时间序列概率分布族，即随时间变化的概率分布，这在某些情况下可能带来局限性。
特征统计量主要包括以下几个方面：
1. **均值（Mean）**：时间序列的均值是所有观测值的平均值，反映了数据的整体水平。在平稳时间序列中，均值通常是恒定的。
2. **方差（Variance）**：方差衡量了数据点相对于均值的离散程度。对于平稳时间序列，方差也应保持不变。
3. **自协方差（Auto-Covariance）**：自协方差是时间序列中两个不同时间点的观测值之差的平方的期望值，用于衡量序列中不同时间点的观测值之间的关联性。如果序列是平稳的，自协方差仅依赖于时间间隔，而不依赖于具体的时间点。
4. **自相关系数（Auto-Correlation Coefficient, ACF）**：自相关系数是自协方差除以其对应的方差，取值范围在-1到1之间，表示序列自身不同时间滞后值之间的线性相关程度。在平稳时间序列中，自相关系数会随着时间差的增加而逐渐衰减。
**平稳时间序列的定义**分为两种类型：
- **严平稳（Strictly Stationary）**：严平稳序列的所有统计性质，包括任意阶矩，都不随时间改变。这意味着不仅均值和方差固定，高阶矩也保持恒定。
- **宽平稳（Wide-Sense Stationarity, WSS）**：宽平稳序列的定义较为宽松，只要低阶矩，如一阶矩（均值）和二阶矩（方差）是稳定的，序列就可以被视为宽平稳。这通常意味着即使序列的形状可能会随时间变化，其均值和方差依然保持不变。
**平稳性的意义**在于，它简化了时间序列的分析，使得可以使用简单的统计模型进行预测和建模。平稳性检验是判断一个时间序列是否适合进行特定分析的重要步骤，常用的检验方法包括Dickey-Fuller检验、KPSS检验等。
在R语言中，可以利用`stats`包或`tsoutliers`包来进行平稳性检验，以及使用`acf()`函数计算自相关系数，`cov()`函数计算自协方差。通过这些工具，我们可以有效地评估和处理时间序列数据，为后续的建模和预测做好准备。
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