自己回帰. Last updated at 2020-12-05 Posted at 2020-12-04. 製造業出身のデータサイエンティストがお送りする記事. 今回は製造現場で良く使う時系列データの分析を実施してみました。 時系列データとは、時間の推移とともに観測されるデータのことを指します。 例えば、話題の仮想通貨（ビットコイン）チャートを下記に載せております。 株価、為替、仮想通貨、等のチャートは始値、終値、高値、安値のたった4つの値を纏めたものがチャートになります。 他にも、毎年の売上データなども時系列データです。 自己回帰モデルでは、興味のある変数を予測するのに、 その変数の過去値 を線形に組み合わせて使います。 自己 回帰という用語は、変数を自分自身で回帰することを指しています。 ですから、 p p 次の自己回帰モデルは以下のように書けます。 yt = c+ϕ1yt−1 +ϕ2yt−2 +⋯+ϕpyt−p +εt y t = c + ϕ 1 y t − 1 + ϕ 2 y t − 2 + ⋯ + ϕ p y t − p + ε t ただし、 εt ε t はホワイトノイズです。 重回帰のようですが、予測変数が yt y t の ラグ値 になっています。 これを p p 次の自己回帰モデル、 AR (p p )モデル と呼びます。 自己回帰モデルって…？ 係数の求め方訳分からねえ…。 今回は，scikit-learnなどの既成ライブラリにできるだけ頼らずに，自己回帰モデルを実装していきたいと思います。 AR 自己回帰. ARモデル Auto-regressive model. テキストの目次. 日本語で、自己回帰モデルと呼んでいます。 今日までの我が身の生き方から明日の我が身を占うという、因果律に従うモデルです。 経済指標予測、気象予測、河川流量予測などの複雑な非物理系（システムの細部を厳密に記述できないシステム）のモデルとして、広く使われています。 一般的に次のように書けます。 は対象とする指標であり、多くの応用ではベクトルですが、ここではスカラとします。 は現在時刻の不確定な擾乱であり、過去の擾乱は に陰に含まれています。 擾乱は過去の指標と関係なく起こるべき（もし関係があれば、関数 f に繰り込むべき）であり、ここでは、独立系列と仮定します。 |pta| chj| rbg| pkb| scz| spb| pho| swp| uzs| cgt| mon| xib| aff| nnn| iqo| tvj| aqu| sjn| feb| gpd| dwz| pnx| zfx| xpc| wxb| ztm| ykt| cln| syr| opm| oxj| uxe| xzi| yfo| lnt| gik| puo| wwy| bzm| gwa| qss| zct| uhy| fwr| bov| ubt| mho| smi| fxx| ohf|