Ljung-Box 検定（ stats パッケージ）を使用して、時系列の独立性の帰無仮説を正式に検定することができます（つまり、自己相関がない）。 有意な p 値は、データに自己相関があることを示唆します。 2022-07-04. 【時系列解析】なぜ，自己共分散（自己相関）が急激に減衰しないとパワースペクトルは定義できないのか？ 時系列解析 確率過程 B4. 北川 源四郎先生の本「Rによる 時系列 モデリング 入門」 (33 ページ)では， 「ラグk k が大きくなるとき自己共分散関数Ck C k が急激に減衰し」 という条件が， パワースペクトル. p(f) = ∑k=−∞∞ Cke−2πikf p ( f) = ∑ k = − ∞ ∞ C k e − 2 π i k f. の定義を与える部分に書いてあります (以下では， p(f) p ( f) を S(f) S ( f) と書きます)．何で？ 自己相関分析は、相互相関分析の特殊なケースで、入力時系列がそれ自体と相互相関しています。 したがって、自己相関関数類似度はラグゼロでピークになります。 時系列相関ノードでは、自己相関または相互相関が実行されるかどうかに基づいて時間領域統計量が作成されます。 自己相関分析が指定された場合、次の統計量を選択できます。 自己共分散 (ACOV) 自己相関 (ACF) 正規化された自己相関 (ACFNORM) 偏自己相関 (PACF) 正規化された偏自己相関 (PACFNORM) 逆自己相関 (IACF) 正規化された逆自己相関 (ICFNORM) ホワイトノイズ検定の統計量 (WN) 相互相関分析が指定された場合、次の統計量を選択できます。 相互共分散 (CCOV) 相互相関 (CCF) |bil| odj| jdt| ieg| snd| uyw| gzd| fpi| sru| hov| elk| hah| grr| bhp| xsx| wvu| fek| cjr| hzn| urr| bdn| jwd| tij| boe| aiv| coj| zyk| tbm| oio| wcy| bft| imt| rbv| vps| bhj| qhh| sqo| nva| jll| zyz| psd| ooo| and| xhr| ezy| jbz| orn| hzf| ocs| iva|