Video: Hướng Dẫn Khôi Phục Dữ Liệu Do Virus Mã Hóa 2025
Đối với dữ liệu chuỗi thời gian, điều quan trọng là phải biết liệu các quan sát có tiếp tục có cùng giá trị theo thời gian hay không dữ liệu đang thay đổi theo thời gian.
Nhiều thử nghiệm thống kê và kỹ thuật dự báo phụ thuộc vào giả định này.
Con số này cho thấy một chuỗi thời gian của lợi nhuận hàng ngày của ExxonMobil trong suốt năm 2013.
Biểu đồ cho thấy khi thời gian trôi qua, các quan sát dường như tập trung vào khoảng không. Điều này chỉ ra rằng trung bình không thay đổi theo thời gian. Nếu trung bình tăng lên theo thời gian, các điểm trên đồ thị sẽ có xu hướng tăng lên; nếu trung bình đã giảm theo thời gian, các điểm trên biểu đồ sẽ có xu hướng giảm xuống.
Đối với dữ liệu chuỗi thời gian, điều quan trọng là phải biết liệu sự khác biệt của dữ liệu có thay đổi theo thời gian hay không. Hình ảnh cho thấy rằng khi thời gian trôi qua, sự lan rộng giữa các quan sát ngày càng tăng lên. (Tức là dữ liệu đang ngày càng lan rộng theo thời gian trôi qua.) Điều này cho thấy độ biến thiên (cũng như độ lệch tiêu chuẩn) đang gia tăng theo thời gian.
Nếu phương sai thay đổi theo thời gian, điều đó có thể gây ra những vấn đề nghiêm trọng cho nhiều kỹ thuật thống kê. May mắn thay, có những phương pháp có sẵn có thể chính xác cho vấn đề này.
Trường hợp biến thiên không liên tục theo thời gian có một cái tên rất đáng sợ trong kinh tế lượng: không linh động. Phát âm từ này không phải là dễ dàng!
