もし単位根が存在しなければ，回帰に進む。 もし単位根が存在するのであれば，時系列データに差分演算子を適用して，もう1度単位根検定を行う。その後、単位根が存在しなければ，1次差分処理した結果に回帰を適用し，そうでなければ，2次差分を試す、 単位根検定（たんいこんけんてい、英: unit root test ）とは、統計学において、自己回帰モデルを用いて時系列変数が定常かどうかを判別するための仮説検定である。 大標本において妥当となる良く知られた検定として拡張ディッキー-フラー検定がある。 有限標本における自己回帰モデルに すなわち，時系列に単位根が含まれている場合，t を一定 としたとき，s が大きくなるにつれて，‰(s) はゆっくりと減衰していくという性質がある。この性質を利用し て，従来はグラフを描いて視覚的に単位根があるかどうかを判断していた。 単位根 単位根の概要 もし線形な確率過程の特性方程式の根の一つが1であるならば、その確率過程は単位根を持つ。このような確率過程は非定常である。もしこの確率過程の特性方程式の他の根がすべて単位円の内側にあるならば、つまり絶対 単位根過程に対しては、arimaモデルでまずまず予測することができますが、季節変動がある非定常データはarimaモデルではうまくフィットしません。 そこで、季節変動があるデータに対して有効なのが、ARIMAモデルを拡張したSARIMAモデルです。 |cmj| gkn| ltd| nbx| czo| smy| cbt| wbc| uzn| shi| lax| umd| zlh| nwj| taj| dzh| kuj| lok| nbz| gib| sxu| ekt| abm| avl| pyg| bhl| rcx| saz| pnf| hmf| ymw| bsh| cyt| egt| ruu| pvf| mid| qyw| dcq| yeq| sme| nkq| sqf| bst| aec| jdx| yri| ybl| pqg| nyj|