自己回帰移動平均モデル - 版の履歴

2008年11月9日 (日) 09:15にAlbeit-Kunによる

2008-11-09T09:15:30Z

Orsjwiki: "自己回帰移動平均モデル" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007-07-20T01:41:32Z

"自己回帰移動平均モデル" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007年7月17日 (火) 04:51に122.17.2.240による

2007-07-17T04:51:39Z

2007年7月12日 (木) 15:19に124.144.188.143による

2007-07-12T15:19:34Z

122.17.2.240: 新しいページ: ''''【じこかいきいどうへいきんもでる )autoregressive moving average (ARMA) model)】''' 過去の$p$時点での値と, 平均0, 分散一定で無相関な誤...'

2007-07-12T08:43:19Z

新しいページ: ''''【じこかいきいどうへいきんもでる )autoregressive moving average (ARMA) model)】''' 過去の$p$時点での値と, 平均0, 分散一定で無相関な誤...'

新規ページ

'''【じこかいきいどうへいきんもでる )autoregressive moving average (ARMA) model)】'''

過去の$p$時点での値と, 平均0, 分散一定で無相関な誤差項の系列$\{ \epsilon_t \}$, 重み付けのパラメータ$\phi_1, \cdots, \phi_p, \theta_1, \cdots, \theta_q$を用いて

\[
\begin{array}{l}
x_t = \phi_1 x_{t-1} + \cdots + \phi_p x_{t-p} + \epsilon_t + \\
\hspace*{20mm} \theta_1 \epsilon_{t-1}
+ \cdots + \theta_q \epsilon_{t-q}
\end{array}
\]

と記述される確率過程$\{ x_t \}$を自己回帰移動平均過程と呼び, ARMA($p,q$)で表す. 特に, $q=0$の場合は自己回帰過程, $p=0$の場合は移動平均過程となる.

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	と記述される確率過程<math>\{ x_t \} \,</math>を自己回帰移動平均過程と呼び, ARMA(<math>p,q \,</math>)で表す. 特に, <math>q=0 \,</math>の場合は自己回帰過程, <math>p=0 \,</math>の場合は移動平均過程となる.		と記述される確率過程<math>\{ x_t \} \,</math>を自己回帰移動平均過程と呼び, ARMA(<math>p,q \,</math>)で表す. 特に, <math>q=0 \,</math>の場合は自己回帰過程, <math>p=0 \,</math>の場合は移動平均過程となる.
		+
		+	[[category:確率と確率過程\|じこかいきいどうへいきんもでる]]

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 過去の<math>p \,</math>時点での値と, 平均0, 分散一定で無相関な誤差項の系列<math>\{ \epsilon_t \} \,</math>, 重み付けのパラメータ<math>\phi_1, \cdots, \phi_p, \theta_1, \cdots, \theta_q \,</math>を用いて
 <math>
 \begin{array}{l}
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 \end{array}
 \,</math>
 と記述される確率過程<math>\{ x_t \} \,</math>を自己回帰移動平均過程と呼び, ARMA(<math>p,q \,</math>)で表す. 特に, <math>q=0 \,</math>の場合は自己回帰過程, <math>p=0 \,</math>の場合は移動平均過程となる.

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 '''【じこかいきいどうへいきんもでる )autoregressive moving average (ARMA) model)】'''
-過去の$p$時点での値と, 平均0, 分散一定で無相関な誤差項の系列$\{ \epsilon_t \}$, 重み付けのパラメータ$\phi_1, \cdots, \phi_p, \theta_1, \cdots, \theta_q$を用いて
+過去の<math>p \,</math>時点での値と, 平均0, 分散一定で無相関な誤差項の系列<math>\{ \epsilon_t \} \,</math>, 重み付けのパラメータ<math>\phi_1, \cdots, \phi_p, \theta_1, \cdots, \theta_q \,</math>を用いて
-\[
+<math>
 \begin{array}{l}
     x_t = \phi_1 x_{t-1} + \cdots + \phi_p x_{t-p} + \epsilon_t + \\
-  \hspace*{20mm} \theta_1 \epsilon_{t-1}
+  \ \ \ \ \ \theta_1 \epsilon_{t-1}
       + \cdots + \theta_q \epsilon_{t-q}
 \end{array}
-\]
+\,</math>
-と記述される確率過程$\{ x_t \}$を自己回帰移動平均過程と呼び, ARMA($p,q$)で表す. 特に, $q=0$の場合は自己回帰過程, $p=0$の場合は移動平均過程となる.
+と記述される確率過程<math>\{ x_t \} \,</math>を自己回帰移動平均過程と呼び, ARMA(<math>p,q \,</math>)で表す. 特に, <math>q=0 \,</math>の場合は自己回帰過程, <math>p=0 \,</math>の場合は移動平均過程となる.