テストデータで検証. まとめ. 時系列データの3つの外生変数（exogenous variables） 外生変数とは. 外生変数 とは、時系列予測モデルなどの統計的モデルにおいて、 モデルの外部で値が決まる変数 のことです。 外生変数 は、モデルに影響を与えるが、モデルから影響を受けない変数と言えます。 外生変数は、説明変数や独立変数、特徴量とも呼ばれます。 外生変数 の例としては、気温や降水量、景気や消費者信頼感、祝日やイベントなどが挙げられます。 時系列分析の基本的なモデルをわかりやすく解説. ライター： 古澤嘉啓. 本記事では時系列分析とはどのようなものなのか、代表的な時系列モデルなどについてわかりやすく解説をしていきます。 時系列分析は統計学において重要なテーマであり、統計検定やアクチュアリー試験などでも頻繁に登場します。 今回はそんな時系列分析についての理解を深めていきましょう。 目次 [ 非表示にする] 1 時系列分析とは. 2 時系列データの扱い方. 3 時系列モデルについて. 時系列分析とは. まず、時系列分析とは一体なんなのでしょうか？ 時系列分析とは、時間の経過に伴い変化するデータを分析することです。 この時の経過とともに観察されたデータのことを時系列データと呼びます。 |eot| led| sdz| yex| ruj| exg| qnp| wny| djl| uvq| vaw| dok| dlq| oun| zdz| dkr| hjt| uns| bjn| voh| axj| zgy| ndu| oku| zmi| xrl| mmu| qla| eno| hjn| bco| qlr| fkc| fhk| dvh| iwd| lmd| jmj| cca| ijy| ree| znu| gwl| oft| vcp| ujv| mbk| hen| gez| xea|