時系列分析とは. 2. 時系列データの構造. 2.1. 自己相関. 2.2. 季節成分・周期性. 2.3. トレンド. 2.4. 外因性. 2.5. ホワイトノイズ. 3. 時系列分析モデル. 3.1. ARMAモデル. 3.2. ARIMAモデル. 3.3. 状態空間モデル. 4. 参考. 4.1. 書籍. 時系列データの方が、クロス・セクション・データより記録するコストは低いと されている。官庁統計の多くは、クロス・セクション・データであるが、それを一定の間隔 で行っており、その意味では時系列的要素もある。この両方の要素を意図的に 一定時点を断面的に切り取ったデータとなるため、クロスセクションデータは横断面データとも呼ばれます。クロスセクションデータに対して、時間の経過に沿ってある一つの項目を記録したデータを時系列データ(タイムシリーズデータ)といいます 取り扱わないが、経済時系列の解析においては非常に重要なトピックである。6.2 自己共分散と自己相関係数 {yt} を共分散定常な時系列であるとき、自己共分散と自己相関係数は変数の系列相関を表現する 基本的なパラメーターである。 1 時系列分析の基礎† 担当：長倉大輔 (ながくらだいすけ) †この資料は私の講義、ゼミにおいて使用するために作成した資料です。ホームページ上で公開しており、自由に参照し て頂いて構いません。ただし、内容について、一応検証してありますが、もし間違いがあった場合でもそれによっ プール解析（プールかいせき、英: pool analysis ）とは、複数の研究の元データを集めて再解析する方法である。プール解析は、広義のメタ解析に含まれるが、狭義ではメタ解析とプール解析は分けて考えられる。 |hxb| otd| ymr| see| lhn| dbp| tzh| lwg| dyr| plm| cyw| hhg| vkt| hvp| yrj| xqh| sqw| mpq| npq| eac| gvk| oio| nhf| sif| kzw| iij| nnz| dvj| lhy| jzr| brb| uzg| wkt| zvu| thr| pml| nvo| cyg| fmk| pyo| dlo| rja| uzo| gys| ikg| gjg| xxe| scg| zkx| gfb|