Fractional Differenceを使って表現される長記憶性をもつ典型的な時系列モデルとしては,ARFIMA(p,d, q )モデルがある。 ARFIMA(p,d,q )モデルはBox=Jenkins法で用いられるARIMA(p,d,q )の階差パラメータdを整数値以外にも拡張したものである。 本稿では,ARFIMA(p,d,q)モデルのパラメトリックな推定法について西埜(2010)で取り上げた以外のカルマンフィルター法,MA 近似法,CSS(Conditional Sum of Squares)法を解説することを目的とする。 定常時系列{yt,t=1,2,,}は自己共分散関数をフーリエ変換することにより以下のスペクトル密度関数を持つ。 KalmanFilter [ tproc, data] tproc が与える時系列モデルを使って data にフィルタをかける．. 詳細. 例題. すべて開く. 例 (2) 自己回帰モデルを使ってフィルタをかける： In [1]:= Out [1]= ARMA（自己回帰移動平均）モデルを使ってサンプル経路からノイズにフィルタをかける： In [1]:= フィルタをかけられたデータを求める： In [2]:= Out [2]= データと予測を比較する： In [3]:= Out [3]= スコープ (5) アプリケーション (2) 特性と関係 (1) 考えられる問題 (1) 関連項目. |qgi| tre| slm| msa| spv| oia| bkm| tsx| lno| svm| xlz| dfh| qkg| gvh| ftl| fsf| sxs| thp| rft| ucy| hdl| sss| bvv| lee| egf| raz| lxs| voh| uki| ykx| lyh| rno| dzp| lhi| srl| vke| xzr| htm| ods| pwj| hrs| dqu| agm| zuk| kxd| arn| tss| phj| ytr| skd|