Video: 5dk da Standart Sapma 2024
Zaman serileri verileri için, gözlemlerin zaman içinde aynı ortalamaya sahip olup olmadığını bilmek önemlidir ve varyansın veri zamanla değişiyor.
Pek çok istatistiksel test ve tahmin tekniği bu varsayıma bağlıdır.
Bu rakam, 2013 boyunca ExxonMobil'in günlük getirilerinin bir zaman serisi arsasını göstermektedir.
Grafik, zaman geçtikçe gözlemlerin sıfıra ortalanmış gibi geldiğini göstermektedir. Bu, ortalamanın zaman içinde değişmediğini gösterir. Ortalık arttıkça, grafikteki noktalar yukarı kaymaya meyledecek; Ortalama zaman içinde düşüyor olsaydı, grafikteki noktalar kayabilir.
Zaman serisi verileri için, verilerin varyansının zaman içerisinde değişip değişmediğini bilmek de önemlidir. Şekilde, zaman geçtikçe, gözlemlerin yayılımının istikrarlı bir şekilde arttığını gösteriyor. (Yani veriler, zaman geçtikçe daha yaygınlaşmaktadır.) Bu, varyansın (standart sapmanın yanı sıra) zamanla arttığını göstermektedir.
Varyans zaman içinde değişiyorsa, bu istatistik teknikler için ciddi sorunlara neden olabilir. Neyse ki, bu soruna düzeltebilecek yöntemler var.
Varyansın zaman içinde sabit olmadığı durum, ekonometride çok korkutucu bir isim taşımaktadır: heteroscedasticity. Bu kelimeyi telaffuz etmek kolay değil!
