语音识别在金融服务中的使用案例有哪些?

语音识别在金融服务中的使用案例有哪些?

要测试时间序列中的平稳性,您主要要确定序列的统计属性 (如均值和方差) 是否随时间恒定。平稳的时间序列不会显示趋势或季节效应,因此更容易建模。有几种检查平稳性的方法,最常见的是视觉检查,增强的Dickey-Fuller (ADF) 测试和kwiatkowski-phillips-schmidt-shin (KPSS) 测试。

目视检查是一个简单的起点。您可以绘制时间序列并查找趋势或季节性等模式。如果你注意到一个趋势向上或向下移动,它表示非平稳性。此外,绘制滚动平均值和滚动标准偏差可以帮助可视化随时间的变化。如果两者都保持相对恒定,则表明该序列可能是平稳的。然而,这种方法是主观的,并且对于更复杂的系列可能不可靠。

对于更正式的分析,ADF和KPSS测试是广泛使用的统计测试。ADF测试检查是否存在单位根,这表明非平稳性。如果检验统计量小于临界值,则拒绝零假设,并得出结论,该序列是平稳的。相反,KPSS检验在相反的假设下运行; 它假设序列是平稳的,并检查该假设是否可以被拒绝。如果检验统计量超过临界值,则拒绝零假设,表明该序列是非平稳的。结合使用这两个测试可以更清楚地了解时间序列数据的平稳性。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
你对深度学习有什么看法?
计算机视觉已经对各个行业产生了重大影响。受益于计算机视觉的领先行业之一是医疗保健,用于分析医学成像数据,如x射线,mri和ct扫描。计算机视觉可以通过高精度地检测和诊断肿瘤或骨折等疾病来帮助放射科医生。这减少了人为错误的机会,并加快了诊断过
Read Now
向量搜索能够处理数十亿个向量吗?
当向量具有重叠相似性时,可能导致在向量搜索期间区分数据点的挑战。重叠相似性意味着多个向量在向量空间中彼此接近,使得难以识别给定查询的最相关或语义相似的项目。这种情况经常出现在高维空间中,其中由于共享的特征或属性,表示不同数据点的向量可能看起
Read Now
AutoML系统能否处理在线学习?
“是的,AutoML系统可以处理在线学习,但其实现程度因具体实现而异。在线学习是一种方法,模型在新数据到来时进行逐步训练,而不是在固定的数据集上进行训练。这在数据持续流入的情况下尤为有用,比如在金融市场或实时推荐系统中。AutoML框架可以
Read Now

AI Assistant