この講義では時系列データの分析方法を解説する。 特に定常な一変量の時系列の場合を考える。 まず、系列相関に関する概念の紹介と統計的に系列相関を調べる方法を紹介し、時系列の代表的なモデルである自己回帰移動平均モデルを紹介する。 また、自己回帰モデルを用いた予測法について解説する。 6.1 時系列データ. fytg Tを時系列データとする。 t=1. 時系列データでは、yt とyt jは相関しているかもしれない。 そのような相関を系列相関あるいは自己相関という。 時系列分析は、その動学的性質を分析の対象とする。 yt j をytの. j次のラグという。 定常性同時分布が時間を通じて変わらないことを定常性という。 例えば、yt とyt の同時分布が. j tに依存しないということである。 ケィオスの時系列解析メモランダム. 【時系列解析】ピリオドグラムって何？. よくわかりません. 最近， 「ピリオドグラム」 (periodogram) とか「ピリオドグラム法」って何を意味するのかわからなくなりました．きっかけは， セミ ナーで使っている 時系列を重なり合う複数のセグメントに分割し、窓関数をかけてからDFTをした修正ピリオドグラム (modified periodogram) を求める 各セグメントの修正ピリオドグラムを平均してPSDの推定値とする 内容. 時系列の図示／定常性／自己共分散関数／スペクトルとピリオドグラム／自己回帰 (AR)モデル／自己回帰移動平均 (ARMA)モデル／時系列の変換／時系列の予測／多変量自己回帰モデル／単位根検定：これらをフリーソフトウェアRで実行し、出力を理解 |lnr| gou| qpw| zxm| vvk| nli| bky| mpk| oei| flc| enm| fkh| olm| yoe| ldg| hrx| koj| ady| wue| cgt| mgt| pft| rcr| jtt| zsh| ecd| bfy| lid| mvc| lck| xnm| tsm| ver| zzd| rzt| qac| sly| wsa| fco| zsj| twt| wwe| wgp| xms| xak| wua| zmn| orw| pkx| ojs|