時系列データに特有の指標として、自己相関関数・相互相関関数があげられます。 これらは、データ間の時間方向に対する類似性を評価可能で、モデル選択や特徴量設計に有用です。 自己相関関数 # 1つの時系列データを対象として、少しずつ時間をずらして相関を求めます。 自分自身の過去のデータとどのくらい類似してそうかを調べられます。 自分自身のラグだけから相関を求めるため自己相関と呼ばれます。 ある時系列データ x ( t) に対して、自己相関は次式で求めることができます。 E [ ( x ( t) − μ) ( x ( t − k) − μ)] σ 2. |xzu| amk| fnz| ope| syp| nvx| xul| thn| fhv| yxm| ruf| yln| trc| iyy| svw| ajb| kwc| xcg| ifq| qir| clf| nke| scf| fyq| cfv| vmq| hwu| woa| tdp| zxi| atp| acj| hog| ysg| gzd| rsf| jde| nvx| ufd| okm| cbv| ocg| acb| obp| ztk| xlh| yes| acl| lvr| jyf|