「MAモデル」の版間の差分
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<math>x_{t} \,</math> を <math>\mbox{E}(x_{t})=0 \,</math> の弱定常過程とし, <math>\varepsilon_{t} \,</math> を <math>\mbox{E}(\varepsilon_{t})=0 \,</math>, <math>\mbox{V}(\varepsilon_{t})=\sigma^{2} \,</math>, <math>\mbox{E}(\varepsilon_{t}\varepsilon_{s})=0 \,</math> <math>(t \ne s) \,</math>のホワイトノイズとする. <math>x_{t} \,</math> が<math>x_{t}=\varepsilon_{t}+\theta_{1}\varepsilon_{t-1}+\cdots+\theta_{q}\varepsilon_{t-q} \,</math> と表現できるとき, このモデルを次数 <math>q \,</math> の移動平均(MA)モデルと呼び, <math>MA(q) \,</math> モデルと略記する. 移動平均モデルは定常過程の理論的性質を調べる上で重要な役割を果たすモデルである. | <math>x_{t} \,</math> を <math>\mbox{E}(x_{t})=0 \,</math> の弱定常過程とし, <math>\varepsilon_{t} \,</math> を <math>\mbox{E}(\varepsilon_{t})=0 \,</math>, <math>\mbox{V}(\varepsilon_{t})=\sigma^{2} \,</math>, <math>\mbox{E}(\varepsilon_{t}\varepsilon_{s})=0 \,</math> <math>(t \ne s) \,</math>のホワイトノイズとする. <math>x_{t} \,</math> が<math>x_{t}=\varepsilon_{t}+\theta_{1}\varepsilon_{t-1}+\cdots+\theta_{q}\varepsilon_{t-q} \,</math> と表現できるとき, このモデルを次数 <math>q \,</math> の移動平均(MA)モデルと呼び, <math>MA(q) \,</math> モデルと略記する. 移動平均モデルは定常過程の理論的性質を調べる上で重要な役割を果たすモデルである. | ||
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2008年11月5日 (水) 16:41時点における最新版
【えむえいもでる (MA (moving average) model)】
を の弱定常過程とし, を , , のホワイトノイズとする. が と表現できるとき, このモデルを次数 の移動平均(MA)モデルと呼び, モデルと略記する. 移動平均モデルは定常過程の理論的性質を調べる上で重要な役割を果たすモデルである.
