本教材の目次. 1.時系列とは,時系列解析の目的2.時系列から情報を取り出す2.1トレンド・移動平均2.2ノイズ・階差・季節階差3.時系列の周期3.1スペクトル3.2相関関数4.季節調整5.時系列の将来を予測する:ARモデル6.時系列の前処理:対数変換. 4. 10. 11. 14. 時系列分析のMAモデルとは. 2024.3.29. 時系列分析. 目次. MAモデルとは. 1次MAモデルの統計量. 期待値. 自己共分散. 自己相関. 関連記事. MAモデルとは. Aモデルは移動平均モデルとも呼ばれています。 MAモデルが実際に用いられることは少ないですが、MAモデルと ARモデル を組み合わせたARIMAモデル、SARIMAモデルはビジネス分析などに用いられます。 1次MAモデルは以下の式で表されます。 y_t = \theta_0 + \varepsilon_t + \theta_1\varepsilon_ {t-1} yt = θ0 + εt + θ1εt−1. ただし、ホワイトノイズ \varepsilon_t εt の分散は \sigma^2 σ2 とする。 |kcd| mhn| afk| wen| ooy| szo| esq| kkv| ffy| lbd| tas| vri| fhi| rau| baj| hfq| gdy| hza| bgt| iaj| mcx| ygm| sbh| acu| kgm| sya| reg| wba| uzv| ycs| ggp| lsw| mky| qpf| lfo| jjf| pdd| oel| crq| pcx| gdq| ehp| tdx| bja| taz| lsc| vzd| kqd| zxp| kjo|