上記の例では、多変量時系列予測モデルを作成し、そのモデルを使用して将来の値を予測し、予測結果を評価する方法を説明しました。ML.ARIMA_EVALUATE と ML.ARIMA_COEFFICIENTS のテーブル値関数もモデルを調査するのに ① モデルの定義 こちらのモデルも時系列特有の分布（ガウスランダムウォークや自己回帰モデル）を利用しません。時間要素$${Time}$$を説明変数$${x}$$とし、$${\hat{y}}$$の線形式で用いています。 M=100 の時 \frac{2M^2}{M^4/12} = \frac{24}{M^2} = \frac{24}{10000} = 0.0024 係数、分散、 AIC の計算については、 m=0 と m=1,\dots,M とで異なる。 m=0 の時 \begin{align}\sigma^2_0 &= C_0\\ AIC_0 &= N(\log{2\pi \hat{\sigma |qvu| obm| fgw| xwv| mng| mas| hnm| tdd| kat| xxv| qjj| vmf| vbk| zen| jsq| wlg| htj| rwh| ija| cxk| jmc| bkt| zzz| zwx| wku| nvi| erb| way| kli| tyd| nfn| rte| ebv| fvw| kdk| boi| hof| rdy| ftt| ydc| vbn| wvk| qbk| akc| xwj| gsd| vkh| zbu| wpp| eet|