Unang tandaan na ang finite second moments ay hindi ipinapalagay sa kahulugan ng strong stationarity, samakatuwid, strong stationarity ay hindi nangangahulugang mahinang stationarity.
Ang malakas bang stationarity ay nagpapahiwatig ng mahinang stationarity?
Ang dahilan malakas na stationarity ay hindi nagpapahiwatig ng mahinang stationarity ay hindi ito nangangahulugan na ang proseso ay kinakailangang may wakas na pangalawang sandali; hal. ang isang proseso ng IID na may karaniwang pamamahagi ng Cauchy ay mahigpit na nakatigil ngunit walang tiyak na pangalawang sandali⁴ (tingnan ang [Myers, 1989]).
Paano mo malalaman kung mahina ang stationarity?
Marahil ang pinakasimpleng paraan upang tingnan ang stationarity ay para hatiin ang iyong kabuuang timeseries sa 2, 4, o 10 (sabihin ang N) na seksyon (mas marami ang mas mahusay), at mag-compute ang ibig sabihin at pagkakaiba sa loob ng bawat seksyon. Kung may halatang trend sa alinman sa mean o pagkakaiba-iba sa mga seksyong N, hindi nakatigil ang iyong serye.
Ano ang mahinang nakatigil na proseso?
Ang isang random na proseso ay tinatawag na weak-sense stationary o wide-sense stationary (WSS) kung ang ibig sabihin ng function nito at ang correlation function nito ay hindi nagbabago ng pagbabago sa oras.
Ang lahat ba ng proseso ng white noise ay mahina rin?
White noise ay ang pinakasimpleng halimbawa ng nakatigil na proseso. Isang halimbawa ng isang discrete-time stationary na proseso kung saan ang sample space ay discrete din (upang ang random variable ay maaaringkumuha ng isa sa N posibleng value) ay isang Bernoulli scheme.
