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解定理によれば、ARMAモデルは規則的な(つまり純粋に非決定論的な)広義の定常時系列を記述するのに理論的には十分であるので、ARMAモデルを使用する前に、例えば差分を使用して非定常時系列を定常化することが主な動機となる。時系列に予測可能なサブプロセス(純粋な正弦波や複素数指数プロセス)が含まれている
model、MAモデル)は現在・過去のホワイトノイズ線形和に定数を加えて単変量の現在値を表現するモデルである。移動平均過程(英: moving average process)とも呼ばれる。 移動平均モデルは自己回帰移動平均モデル (ARMA) および自己回帰和分移動平均モデル (ARIMA)
この方法で得られた予測値について四つの不確実性のソースがある。(1) 自己回帰モデルが正しいモデルかどうかという不確実性、(2) 自己回帰方程式の右辺においてラグ値として用いられる予測値の正しさについての不確実性、(3) 自己回帰係数の真の値についての不確実性、(4) 予測機関における誤差項 ε t {\displaystyle
移動積分とも呼ばれる。 主要なものは、単純移動平均と加重移動平均と指数移動平均の3種類である。普通、移動平均といえば、単純移動平均のことをいう。 単純移動平均 (英: Simple Moving Average; SMA) は、直近の n 個のデータの重み付けのない単純な平均
一般的に、チャートには長期と短期の2種類の移動平均線が表示される。 長期移動平均線は、週足では26週線、日足では25日線、日中足では4時間線を示すことが多い。 短期移動平均線は、週足では13週線、日足では5日線、日中足では1時間線を示すことが多い。 特に長期移動平均線は、株価のトレンド(基調)を暗示す
平均への回帰(へいきんへのかいき、または平均回帰、回帰効果)とは、ある1つの試験結果について偏った成績(特別に良かったもしくは悪かった)の集団を対象として2つ目の試験(時間的には逆でもよい)の結果を見ると、その集団の平均成績は1つ目より2つ目のほうが平均値に近づくという統計学的現象をいう。 回帰
ユークリッド幾何学における平行移動(へいこういどう、英: translation)は全ての点を決まった方向に一定の距離だけ動かす写像である。 物理学における平行移動は並進運動 (translational motion) と呼ばれる。 平行移動は各点に定ベクトルを加える操作として解釈することや、座
1週を周期とする曜日変動のある場合の計算例とそのグラフを示す。過去の3周期分(先々週から今週まで)の日ごとのデータから、来週1週間分を予測する。 表の下にある段階 6. 傾向の推定 では、傾向値を推定する何らかの手法を用いる。ここでは、直線による回帰分析をしている。 6.