ARIMAモデルを使用した予測
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/11/12 14:49 UTC 版)
「自己回帰和分移動平均モデル」の記事における「ARIMAモデルを使用した予測」の解説
ARIMAモデルは、2つのモデルの「カスケード」と見なすことができる。1つ目は非定常である： Y t = ( 1 − L ) d X t {\displaystyle Y_{t}=(1-L)^{d}X_{t}} 2番目は広義の定常である： ( 1 − ∑ i = 1 p φ i L i ) Y t = ( 1 + ∑ i = 1 q θ i L i ) ε t . {\displaystyle \left(1-\sum _{i=1}^{p}\varphi _{i}L^{i}\right)Y_{t}=\left(1+\sum _{i=1}^{q}\theta _{i}L^{i}\right)\varepsilon _{t}\,.} こうして、プロセスYtを自己回帰予測法の一般化を用いて予測することができる。
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