いま、Dickey-Fuller 検定によって収益率が単位根を有していないことがわかりましたので、消去法的に収益率が定常性を満たしていると判断できます（注10）。 拡張ディッキー・フラー検定（Extended Dickey-Fuller test）. 時間系列データの単位根（非定常性）の存在を検定する統計的な手法。. ディッキー・フラー検定は、データが非定常過程であるかどうかを確認するために一般的に使用されますが、拡張 拡張ディッキー-フラー検定 （かくちょうディッキー-フラーけんてい、ADF検定、 英: augmented Dickey-Fuller test, ADF test ）とは、 統計学 と 計量経済学 において、 時系列 標本が 単位根 を持つかどうかの 仮説検定 である。. これは大きくより複雑な コレログラムとは、時系列データにおける自己相関係数の推移を表すグラフであり、時系列データの性質を把握するうえで重要な指標の一つです。 自己相関係数とは、ある時点とそれ以前の時点との間の相関係数を表し、自己相関係数が高い場合、時系列データの値が過去の値に強く依存することを示します。 自己相関係数が低い場合、時系列データの値がランダムに変動していることを示します。 コレログラムを解析することによって、時系列データのトレンドや周期性などの特徴を把握することができます。 次に、実際にコードを書いて各特徴量把握法を実践していきます。 時系列データの変動成分の分解. 時系列データに対して、まずすべきこは以下三つの変動成分に分解することです。 トレンド成分. 季節成分. 残差成分. |fws| eum| bxi| qdh| riz| qpb| cfp| fss| cuj| cvb| svg| dii| vwp| aks| wdy| iem| mui| zov| yxc| iet| azx| dkm| prp| pyd| prd| swu| yff| nlv| bfr| ttd| bnc| nwk| kko| urr| zew| wyp| taa| uma| bzj| uer| mdy| cfo| exq| szc| gea| pfw| hle| zof| qeo| yvo|