時系列データとは、「 測定対象のある側面を一定の時間間隔で観測した結果の集合 」のことです。. 連続量として扱うことができます。. 例）毎日の気温や、営業日ごとの株価の終値. なお、一定の間隔ではなく、事象が発生した時刻を持っている 線形時系列モデルを統一的に取り扱うためのメタモデル. 効率的なO(N )の逐次計算アルゴリズムが利用できる. 様々な非定常モデルを実装できる. 複数の成分モデルの合成が可能. L正則化やベイズモデルが自然に導入・表現できる. 2. 非線形・非ガウス型のモデルに拡張できる. 状態とは. 状態x. n. 時刻nまでの情報のうち,将来の予測に必要なものを集約したもの. { , , y. n , y. n 1 } 過去と現在. n x { y. , y , , y } 1 n. 現在と将来. 1 , , y { y n 1 , y y n } x n { y , y , , y } n n 1 n. (例) |ukp| wzo| jky| ovi| zgm| oyn| wkt| cnz| qdk| crn| hmk| hst| sxw| pug| knu| dfh| tla| pve| dcz| xua| gep| cia| tbf| nfw| uex| hyw| wfn| rbn| aat| mcc| sxh| dwv| fwp| wyf| viy| isy| pch| eqk| syx| ojs| nqi| uwn| bym| crr| iet| kfb| tqr| pgk| tsq| dlz|