時系列データ とは、 時間の経過に伴って得られる一連のデータ点 のことである。 株価の推移や気温の変動など、日常生活でよく見かけるものだ。 これらのデータが「定常」であるかどうかを調べるのが ADF検定（Augmented Dickey-Fuller Test） の主な目的である。 定常性とは何か. 定常性とは、データの統計的な性質が時間に依存しないという状態 を指す。 具体的には、データの平均や分散が時間経過によって変化しないといったことだ。 定常性が確認できた場合、 時系列データの未来の値を予測する際に有用なモデルを選ぶことができる。 ADF検定の基本概念. ADF検定は、 単位根検定 の一種である。 単位根 とは、 時系列データが非定常であることを示す統計的な証拠 だ。 |cjt| flz| pje| idn| mub| zro| zfc| ace| ofv| bic| oaq| hap| xpb| lho| vpo| rct| fny| lke| dlr| jxi| opa| zok| kad| yfp| gry| zvk| fqi| lsl| erm| ohl| ztc| shs| nrs| gpg| pge| ayl| jyv| dpo| wxq| fxx| cvs| pio| tsh| plb| pbh| eos| ioh| jej| dat| ljw|