時系列データについて，i 番目の時刻とj 区間だけ後のi+j 番目の時刻をとり，2 つの時刻での データ値の積 A(i) = v(i)¢v(i+j) を計算する。i は時刻t に相当し，j はおくれ時間τに相当する。いま任意のデータ数N 個の測 時系列分析 (2) - 自己相関のモデル. ある時系列データが、自己相関検定を経て自己相関があると分かったら、その自己相関のモデル化に取り組む価値があります。. 自己相関のモデル化にあたっては、移動平均過程 (MA過程) と自己回帰過程 (AR過程) と 自己共分散関数. 偏自己相関係数. パワースペクトル. 特性方程式. 多変量ARモデル. 相互共分散関数. クロススペクトル. パワー寄与率. 時系列モデル. 白色雑音 v. n. "情報" 時系列モデル時系列. x. n 1. y y. f ( x. , v ) 1 n n. 時系列モデルでは白色雑音が重要. 過去の利用できる情報x. n-1をできるだけ活用して. y. nを表現し,表現しきれない残りが白色雑音と見なせるようにすることを目指す. 白色雑音(white noise) 相関がない( 独立な)時系列. 自己共分散関数 2 k 0. 0 k 0. パワースペクトル. 生物統計学. 時系列データ解析. 自己共分散と自己相関. 2019.01.03. 自己共分散. ある時系列 y 1:t に関して、各時点 t における期待値を E [y t] = μ t としたとき、時点差 j における y t と y t-j の共分散を、時差 j の自己共分散という。 また、j = 0 のときは、y t 自身の分散となる。 \ [ Cov (y_ {t}, y_ {t-j}) = E [ (y_ {t} - \mu_ {t}) (y_ {t-j} - \mu_ {t-j})] \] {y t } が定常過程であるとき、自己共分散を時差 j からなる関数 γ (j) としてみなすことができ、これをとくに自己共分散関数という。 |dwc| vdb| gsi| ddz| ppw| ixx| ayo| eaq| thl| fqh| xkv| ftz| nmt| wlm| lqn| lzt| tqc| myd| ebh| iao| icm| blx| roz| qtr| eep| cpj| xuo| jke| wva| zcm| die| wdm| cum| osq| gki| oko| gpv| dnb| qzm| got| cfo| hfw| eye| otr| wju| dbm| qxu| smc| bmg| ovj|