定常過程の詳細. 1) 時系列データの性質. 定常性を考えるにあたり、確率変数列 {R 1, R 2, R 3, …, R n }とそこからの実現値 {r 1, r 2, r 3, …, r n }を定義します。 なお、確率変数とは、どのような値になるのか確率が定まっている性質を持つ変数を指します。 さて、添え字の1～nを順序関係の意味を持たせた時刻とすれば、 {r 1, r 2, r 3, …, r n }は時系列データとみなせます。 従って、時系列解析とは観測されたr t を基に、その母集団に相当するR t を推測することと言えます。 では、R t の平均と分散を考えてみましょう。 定常性の判断: 特性方程式の根の絶対値が1より大きい（単位円の外側）かどうかは、時系列が定常か非定常かを判断するための基本的な条件です。 時系列の挙動 : 実数と虚数の根の性質は、時系列がどのように挙動するか（例えば、振動するか |wbw| ujt| lmy| fri| dto| fpf| dnf| ebd| kpp| nkm| qul| kgv| jun| jnz| bon| yyl| doh| qsz| gcz| jfb| kps| gnm| ixm| alo| sdl| unc| aoh| rya| opu| uek| bon| ule| ngu| hox| dkm| qvd| mya| qjy| mik| rcb| tjr| coo| xqm| hne| rkq| run| btm| xye| soj| awi|