시계열 데이터에 대해서 주기성(계절성) 성분을 뽑아내려고, stationarity 검정부터 하는데


보통 많이들 쓰는 것처럼 ADF를 써서 판정하고 있거든 ( Null : Time series is non-stationary )


근데 여러 실측 시계열 데이터들을 넣어서 해보다가,


ADF 검정 결과 P-value가 유의하게 나옴에도 ( 설정한기준 0.05 이하 ),

시간에 따라 시계열 데이터의 분산(≒또는 편차)이 선형적으로 감소하는 걸 봤어..

이게 말이 되는 거야?


분산의 감소 경향은 단위구간을 12 길이로 두고, 각 sample variance를 Lag 변수로 찍어본거야 


아니, ADF 검정 결과 P-value가 유의수준이라, Null 기각하고 Stationary로 간주해서 주기성을 추출해버렸는데,

막상 실제 데이터는 시간에따라 분산이 일정하게 감소되는 듯이 판단되는지라,

이럼 주기성 자체가 변화되기전 데이터의 분산에 상당부분 영향받게 되잖어..


이거 어떻게 대응해야해? 아는 게이 있냐