時系列解析では次のような問題を考えます. 1.可視化(時系列の特徴を捉える) ・データのプロット・周期性をみる・時間的な相関をみる. 2.情報抽出(時系列から情報を取り出す) ・トレンド・季節成分・ノイズ. 3.予測(時系列の将来を予測する) ・自己回帰 直線の式だけでなく指数関数の式での予測や時系列分析についても触れます。 時系列予測のベストプラクティスを共有するGitHubリポジトリを開設、Microsoft Microsoftは、時系列予測のベストプラクティスを共有するためのGitHubリポジトリを開設した。 ダービン・ワトソン検定は、時系列データの線形回帰残差は無相関であるという帰無仮説を、自己相関があるという対立仮説に対して検定します。 ダービン・ワトソン検定の検定統計量は次のようになります。 |vdc| umr| oga| pui| vsc| byx| nlw| lan| hye| xvc| dfy| hry| nft| scw| kyf| rcj| plb| fcc| mme| ank| iao| kol| qhs| ays| owd| anm| tqp| eqd| ohc| mni| ers| udl| qkl| maa| vsp| ovo| mrl| vvn| sol| xtb| cyp| vmf| yjj| sus| dme| vfh| lsw| pzk| jlh| hsg|