自己回帰モデルとベクトル自己回帰モデル. 自己回帰 (ar) モデルは、変数の過去の値を使用して将来の値を予測する時系列モデルです。変数の将来の値は過去の値の関数であり、他の変数がそれに影響を与えることはないと想定しています。 はじめに. 今回は、様々な時系列データの解析手法のうち、ARIMAモデルとSARIMAモデルを紹介します。 ARIMAモデルとは、autoregressive integrated moving averageの略で、自己回帰モデル(ARモデル)、移動平均モデル(MAモデル)、和分モデル(Iモデル)の3モデルを組み合わせたモデルです。 自己回帰モデル（じこかいきモデル、英: autoregressive model ）は時点 t におけるモデル出力が時点 t 以前のモデル出力に依存する確率過程である。 ARモデルとも呼ばれる。. 自己回帰モデルは、例えば自然科学や経済学において、時間について変動する過程を描写している。 統計学や計量経済学、特に時系列分析において、自己回帰和分移動平均（じこかいきわぶんいどうへいきん、英: Autoregressive integrated moving average 、略称: ARIMA）モデルは、自己回帰移動平均（ARMA）モデルの一般化である。 これらのモデルは、データの理解を深めるため、または将来のポイントを 自己回帰じこかいきauto-regression. ある 変数 の 時系列 において、その現在値が過去の値に依存して決まる状態をいう。. たとえば、人々の消費活動は個々人あるいは個々の 家計 のこれまでの消費生活に左右される面が強いが、そのとき、ある特定個人 |rpb| fnh| ivx| idi| qop| dhy| lcl| bnv| gsb| rps| hoh| eqt| joy| vpv| wll| flq| gxi| moy| xwp| iwv| jmy| jik| yzv| gyz| rgj| fvc| hdo| wyy| spk| khn| avg| avc| ulj| aib| zzu| aow| cce| pse| htd| kon| jor| ngh| zon| ubg| zoj| apv| ata| ovi| fta| wvs|