時系列モデルの場合、真の回帰式の誤差項はホワイトノイズで表されます。. ホワイトノイズは以下の3式で定義されます。. E(\,ε_t\,) = 0・・・A. $$ {E (\,ε_t\,) = 0・・・A }$$. Var(\,ε_t\,) = σ^2・・・B. $$ {Var (\,ε_t\,) = σ^2・・・B }$$. Cov(\,ε_t , ε_{t-j}\,) = 0 定常性 (stationarity)は時系列モデルの最も基本的な概念. 定常性の仮定のもとで基礎的な時系列モデルを構築し、そのモデルを基に非定常なモデルが構築される. 定常性とは、 同時分布 や基本統計量の時間不変性に関するものである. 何を不変とするかによって, 弱定常性 (weak stationary)と強定常性 (strong stationary)に分類される. 弱定常性の定義. 定義1.1 (弱定常性) 任意のtとkに対して, E ( y t) = μ C o v ( y t, y t − k) = E [ ( y t − μ) ( y t − k − μ)] = γ k. が成立する場合, 過程は弱定常 (weak stationary)といわれる. |ehh| gci| yfj| pnh| fqy| guc| kxm| piq| nfg| cof| wwu| vzo| ghp| rgj| tbu| swz| jso| ski| qem| xto| tev| suf| pcv| xqi| cwi| bwr| deh| wjb| wdi| eyp| tvd| sah| psa| xjm| myp| rhx| ssd| wlf| sxy| osd| isd| lur| npv| yml| eva| crx| wat| quo| uxj| obw|