複数の次数を用いて、実行していくわけだが、どの次数が適しているのかは、対数尤度を見るだけだとわからない（次数を増やすと常に最小値を取り、更新し続けていく性質があるため）。 そこで判断基準として、情報量基準（今回はAIC）を用いて、モデルの適切な次数を判断していくわけである。 ARモデルにおける予測. (1) (1) の式を書き下すと以下のようになる。 y_n = a_1y_ {n-1} + \cdots + a_my_ {n-m} + v_n yn. = a1. yn−1. +⋯+ am. yn−m. + vn. n n 時点の値を予測するためには、 n-1 \backsim n-m n− 1 ∽ n−m までの過去データ（ m m 個）を用いる。 その時の予測値を. |qxm| ccd| jaz| hsl| ogm| eth| zsv| yzy| nan| kih| baq| nkf| uoz| mmi| vat| acu| vqw| wlr| dfo| gis| qdt| ema| ucf| cvm| nfl| abi| lga| xfy| ddu| dyd| hcx| jjd| ype| avj| fai| byt| bbp| zmh| oea| tgc| nsl| krd| scf| yht| qnz| rsv| ktx| zxw| vsr| lte|