[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) AAS
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？
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