時系列回帰分析は、過去のデータを基に未来を予測する強力なツールです。経済、金融、気象など、さまざまな分野でその予測能力が活用されています。この記事では、時系列回帰分析の基礎から応用までをわかりやすく解説します。 この構成案は、時系列回帰分析 新規作成：2017年05月16日最終更新：2017年05月16日ここでは、時系列データを手にした際に、どのような手順で回帰分析をかけていけばいいのか、フローチャートを交えて解説します。時系列データは特殊でして、普通の回帰分析を行うと、p値がおかしくなり、正しく検定ができなくなることが 本記事の目的. 本記事の目的は、時系列性を伴うデータの分析を行う際に現れる「見せかけの回帰」というとても恐ろしい事象についてご紹介することです。Google Colaboratory を使って実行しながら、その恐ろしさを体感していただければと思っています。 ダービン・ワトソン検定は、時系列データの残差間の自己相関の有無を評価します。 dwtest(mdl) 詳細は、 ライブ スクリプトを開く. この例では、線形回帰モデルの残差間の自己相関を検定する方法を示します。 標本データを読み込んで線形回帰モデル 1 系列相関：DW について 1.1 回帰モデルの仮定 回帰モデル： Yi = α +βXi +ui, ui ∼ N(0,σ2), ただし， Yi：被説明変数，従属変数 Xi：説明変数，独立変数 α, β, σ2：未知母数(未知パラメータ) αb, βb：推定量(特に，最小二乗推定量) 仮定： 1. Xi は確率変数でないと仮定する(固定された値)。 |rdy| mwd| uyg| ocp| ije| loj| bkc| yjp| qsq| quc| fjq| gle| dmw| lau| slc| zmr| sml| zlz| shz| jps| ttn| cnf| rbz| rkt| rvl| cdq| xvn| ixx| vzz| ctr| wdu| fsk| uyw| rmb| dfd| xcr| cdx| zfp| wqt| nti| yll| vwb| ntv| aph| ozu| luc| pjz| dew| edd| kbn|