「自己回帰移動平均モデル」の版間の差分

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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
 
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
  
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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.
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[[category:確率と確率過程|じこかいきいどうへいきんもでる]]

2008年11月9日 (日) 18:15時点における最新版

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

過去の時点での値と, 平均0, 分散一定で無相関な誤差項の系列, 重み付けのパラメータを用いて



と記述される確率過程を自己回帰移動平均過程と呼び, ARMA()で表す. 特に, の場合は自己回帰過程, の場合は移動平均過程となる.