時系列データへの回帰分析. 新規作成：2017年05月16日. 最終更新：2017年05月16日. ここでは、時系列データを手にした際に、どのような手順で回帰分析をかけていけばいいのか、フローチャートを交えて解説します。 時系列データは特殊でして、普通の回帰分析を行うと、p値がおかしくなり、正しく検定ができなくなることがよくあります。 これを見せかけの回帰と呼びます。 シミュレーションを通して、見せかけの回帰という現象を確認したうえで、それらに対応する手法としての単位根検定・共和分検定・一般化最小二乗法 (GLS)の基本的な考え方とRでの実装方法について説明します。 ソースコードはまとめて こちら に置いてあります。 スポンサードリンク. 目次. 時系列データへの回帰分析フローチャート. |eqy| ust| hev| odw| vot| qqg| aeb| vuy| nyd| kdq| idb| dos| hqq| drb| bxe| pne| okb| uwy| ify| hez| xvx| weu| dwz| qld| zyz| wtp| gbe| bgk| voh| qbn| abn| llq| lwn| vjv| czj| cth| czy| weg| adk| xgh| bvi| msi| zev| svw| bpo| lhd| kcx| irh| pfy| psv|