[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング20 (1002ﾚｽ)
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483: (ﾜｯﾁｮｲ 579b-lJg0) 2018/09/18(火)20:52 ID:Jydth2ea0(1/3) AA×


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483: (ﾜｯﾁｮｲ 579b-lJg0) [] 2018/09/18(火) 20:52:03.60 ID:Jydth2ea0 時系列解析の自己回帰(AR)モデルについて教えてください 「AR(1) = Rt = μ + Φ1Rt-1 + εt」という式で 次数1の時「Rt: 今回の値」は「Rt-1: 1つ前の値」から推定される という式ですが、この「1つ前の値」は実測値ですか? それとも「Rt-2」を使って算出された予測値を説明変数と するのでしょうか？ 前者が正しいなら1つ前の実測値がないと予測できない事になりますが、 後者が正しいなら何時点か前の初期値1つだけで何時点も後の 値を予測可能だと思うんですが、どちらでしょうか？ http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1533635797/483
時系列解析の自己回帰モデルについて教えてください という式で 次数の時 今回の値は つ前の値から推定される という式ですがこのつ前の値は実測値ですか それともを使って算出された予測値を説明変数と するのでしょうか？ 前者が正しいならつ前の実測値がないと予測できない事になりますが 後者が正しいなら何時点か前の初期値つだけで何時点も後の 値を予測可能だと思うんですがどちらでしょうか？

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