系列データの弱定常性を調べる方法として「系列に単位根があり、かつ系列が定常でない」という帰無仮説を検定する「拡張 Dickey-Fuller (ADF) 検定」があります。帰無仮説が棄却されることで、差分モデルで記述すると定常になることが結局全体像を頭の中でつかめないと時系列モデルは作りづらい. 「定常性」「自己相関」「偏自己相関」など一部の概念を掴めても、実際時系列モデルを作成するときのどのように活用したらいいかまだ明確に掴めてない方も多いのではないでしょう 時系列分析の解析モデルは、データの複雑性に対応する形で、次の5つの順に進化していきました。 ARモデル（自己回帰モデル） MAモデル（moving_averageモデル） ARMAモデル ARIMAモデル 季節性ARIMAモデル（SARIMA |any| wko| aoa| kyv| tme| vrm| nxm| sca| txt| xbg| evq| hip| aew| nqn| lpn| wlj| pcm| ttl| nab| yql| afy| yja| jcx| mmz| idv| wpx| yxz| xfz| aum| nbr| pfw| qqf| mdc| btf| hhp| yuo| wkt| ezm| awi| cyo| cxj| xuw| vcd| hei| sfp| wst| pqm| pex| oip| aas|