Machine Learning & DSTính dừng (stationarity) — một chuỗi dừng có các tính chất thống kê (trung bình, phương sai, tự tương quan) không đổi theo thời gian. Đa số mô hình chuỗi thời gian giả định chuỗi dừng, vì chỉ khi đó cấu trúc quá khứ mới ngoại suy được cho tương lai. Chuỗi có xu hướng (trend) hoặc mùa vụ (seasonality) thường không dừng.
- Kiểm tra: nhìn biểu đồ; ACF giảm chậm là dấu hiệu không dừng; kiểm định ADF / KPSS.
- Làm cho dừng: lấy sai phân (differencing); biến đổi log/Box-Cox để ổn định phương sai.
ARIMA(p, d, q) kết hợp ba thành phần:
- AR(p) — hồi quy trên p giá trị trễ của chính chuỗi.
- I(d) — số lần lấy sai phân để chuỗi trở nên dừng.
- MA(q) — hồi quy trên q sai số dự báo trễ.
Quy trình: chọn d để đạt dừng, xác định p, q qua ACF/PACF hoặc tiêu chí AIC/BIC. Với dữ liệu mùa vụ dùng SARIMA (thêm thành phần theo chu kỳ mùa).