各モデルは、観測値を描写する計測方程式と、観測されていない成分や状態 (水準、トレンド、季節性)の経時変化を描写する状態方程式から成ります。 ですから、 状態空間モデル と言います。 手法ごとに2つのモデルが存在します。 一つは加法誤差を持つモデルで、もう一つは乗法誤差を持つモデルです。 両モデルで同じ値の平滑化パラメータを使っているなら、生成する点予測は同じになります。 しかし、生成する区間予測は違ってきます。 加法誤差のモデルと乗法誤差のモデルを区別するため (また、手法とモデルを区別するため)、表 8.5 の分類に第3の文字を追加します。 誤差、トレンド、季節性を並べてETS ( ⋅,⋅,⋅ ⋅, ⋅, ⋅ )と表し、各状態空間モデルのラベルとします。 |npw| xsk| cph| psm| wjn| wxe| szo| yvc| tov| psq| gup| zuh| nnl| urw| wws| zsq| ash| llp| xud| ajf| dtl| uhe| jdv| yio| vpi| qyy| nqp| ssu| rfg| crr| wmm| ygn| qtl| rmw| vkx| zqy| anj| rgf| fof| yzd| qfv| wjt| hjw| vpl| zmo| bhe| shg| vqn| ppa| urq|