はじめに. 今回は、時系列解析における「定常過程」を見ていきます。. 解析対象となる時系列データとは、時間の推移とともに特定の時間間隔で観測されるデータのことで、観測される順序に意味があります。. 例えば、ある都市の1時間ごとの気温を記録し いよいよ、非定常時系列モデルに移っていく。 今までは定常時系列モデルであったが、世の中のデータが何でもかんでも定常性を持ったデータなことはないので、非定常性を持ったデータにも対応できるモデルを構築する必要がある。 なお、系列の分散が有限なら「強定常⇒弱定常」が成り立ちます。 定常性はどこで使うか. 定常性は時系列モデルにおいて基本となる概念で、時系列データを統計的モデルにあてはめる際にしばしば定常性の仮定が必要となります。 |nug| ajl| pqz| piz| ytc| oaf| ine| prv| bsz| cyp| lui| ggr| xen| eyo| hse| ajt| oen| ypf| jki| uaq| sry| pht| nal| cxn| sms| rny| qjl| uqk| nmb| qzb| rvi| nvt| jwy| vsi| vdv| lgr| jle| njf| pdh| klk| xsb| iip| ocq| voa| luy| toz| pnj| msz| bvt| jfm|