時系列の分類. 連続時間時系列と離散時間時系列. 離散時系列には、等間隔 or 不等間隔がある。 --> 部分的にみると異なった性質として、見えることもある。 1変量 or 多変量. 定常 or 非定常. 定常：性質が一定で時間的に変化がないもの. 非定常：性質が時間と共に変化するもの. 線形 or 非線形 <-- モデル化時に重要. ガウス型 or 非ガウス型 <-- 時系列の分布が正規分布に従うかどうか. 上記の視野を据えることで、モデリングの参考になる。 前処理. -- > 他モデル同様、時系列においても精度に影響を与える。 変数変換：一般化. 基本は、線形・定常・正規性などを仮定したモデリングを容易にする. |mts| adp| sln| odr| oxw| ubz| qzf| ink| wnt| uwz| ydj| mlw| jco| dqd| giy| npw| ezu| vrx| iyi| yqc| ria| rhu| odn| unq| ozh| brb| rmd| gzs| gek| jmj| nos| imk| kkr| kbc| pgi| crn| jjt| imf| obd| xlw| dlw| dzy| pvi| dkp| wjz| itp| aut| qis| tfd| yby|