通常在现实世界的时间序列数据中(比如说,在玩具厂购买的泰迪熊),会有不同形式的季节性因素相互干扰。每年的季节性,如圣诞节前后的高峰和夏季的低谷,可能与每月、每周甚至每天的季节性重叠。这使得时间序列非平稳,因为变量的平均值在不同的时间段是不同的。
对时间序列进行差分是消除其季节性的最好方法。这是将时间x和x中的一个日期减去季节性周期(可能是一年、一个月或其他时间)之间的差额的过程。这意味着一个季节性周期值的原始数据丢失,因为在前几个样本中x减去季节性周期是不可访问的。
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