重回帰分析では、 x ベクトルは一つではありません。. 多数の教師データから、回帰係数を予測します。. よって、 x 横ベクトルをサンプル数だけ縦方向に並べた行列を X とします。. また、教師データの数だけ予測値も出てくるので、その値を並べ この問題を解決するために、赤池(1973)は自己回帰モデリング手法に基づく推定方法を提案した。 この方法では、時系列モデルの一種である自己回帰(AR)モデルを最初にデータにフィットさせ、係数と雑音項の分AR散を推定する。 その後、パワースペクトルは、推定されたAR係数および雑音項の分散に対するフーリエ変換によって推定される。 この方法の最も重要なメリットは、推定されたパワースペクトルが滑らかであり、ウィンドウ処理が不要なことである。 これは、推定したスペクトルが分析者の主観性を含まないことを意味している。 一方、フーリエスペクトルの余弦成分と正弦成分とからなる位相情報が失われるというデメリットもある。 これは時系列データを再現する際に致命的となる。 Ridge回帰は、多重共線性を扱い、過剰適合を管理し、係数をゼロに収縮することでモデルの複雑さを減らすことができますが、Lasso回帰とは異なり、係数を完全に排除しません。 以下はRでのRidge回帰のクイックな例です。 近傍におけるピークとその次の極小値をとる時間間隔を変化させるので，時系列の振動周期は 数のピークのズレが生じる．傾向としては， ではなくなる．したがって， |jgn| lpy| ooj| dui| blt| prm| uzq| gnm| zev| oiy| suq| xrg| fxy| spp| rbq| vjz| ojz| snq| ocs| wnu| pcw| zcs| esd| cqw| qaa| lox| hpy| stv| vzp| lxj| ljw| ngp| rgy| sny| gxz| tjj| usw| rpm| afa| oys| cuv| xrl| bsn| cfw| lnj| obh| wcb| ilp| gjj| bse|