「自己回帰モデル」の版間の差分

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'''【じこかいきもでる (autoregressive (AR) model)】'''
 
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$x_{t}$ を $\mbox{E}(x_{t})=0$ の弱定常過程とし,$\varepsilon_{t}$ を $\mbox{E}(\varepsilon_{t})=0$,$\mbox{V}(\varepsilon_{t})=\sigma^{2}$,$\mbox{E}(\varepsilon_{t}\varepsilon_{s})=0$ $(t \ne s)$のホワイトノイズとする.$x_{t}$ が $x_{t}=\phi_{1}x_{t-1}+\cdots+\phi_{p}x_{t-p}+\varepsilon_{t}$と表現できるとき, このモデルを次数 $p$ の自己回帰モデルと呼び,$\mbox{AR}(p)$ モデルと略記する.AR という用語は $x_{t}$ を自身の過去の値に回帰することに由来し,AR モデルは理解しやすい構造をもっている.
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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}=\phi_{1}x_{t-1}+\cdots+\phi_{p}x_{t-p}+\varepsilon_{t} \,</math>と表現できるとき, このモデルを次数 <math>p \,</math> の自己回帰モデルと呼び,<math>\mbox{AR}(p) \,</math> モデルと略記する.AR という用語は <math>x_{t} \,</math> を自身の過去の値に回帰することに由来し,AR モデルは理解しやすい構造をもっている.

2007年7月13日 (金) 00:21時点における版

【じこかいきもでる (autoregressive (AR) 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 の自己回帰モデルと呼び, モデルと略記する.AR という用語は を自身の過去の値に回帰することに由来し,AR モデルは理解しやすい構造をもっている.

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