出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/11/18 11:22 UTC 版)
「自己回帰移動平均モデル」の記事における「実データへの適用」の解説
実データに適用する場合、ARMAモデルの p と q を選択後、誤差項を最小化するパラメータを探るため最小二乗法を使うのが普通である。また、実データに適合する最小の p および q を見つけることでよい結果が得られることが知られている。純粋なARモデルでは、これに Yule-Walker 方程式を利用することができる。
※この「実データへの適用」の解説は、「自己回帰移動平均モデル」の解説の一部です。
「実データへの適用」を含む「自己回帰移動平均モデル」の記事については、「自己回帰移動平均モデル」の概要を参照ください。
辞書ショートカット
カテゴリ一覧
すべての辞書の索引
| 実データへの適用のお隣キーワード |
実データへの適用のページの著作権
Weblio 辞書
情報提供元は
参加元一覧
にて確認できます。
|
Text is available under GNU Free Documentation License (GFDL). Weblio辞書に掲載されている「ウィキペディア小見出し辞書」の記事は、Wikipediaの自己回帰移動平均モデル (改訂履歴)の記事を複製、再配布したものにあたり、GNU Free Documentation Licenseというライセンスの下で提供されています。 |
ビジネス｜業界用語｜コンピュータ｜電車｜自動車・バイク｜船｜工学｜建築・不動産｜学問
文化｜生活｜ヘルスケア｜趣味｜スポーツ｜生物｜食品｜人名｜方言｜辞書・百科事典
|
ご利用にあたって
|
便利な機能
|
お問合せ・ご要望
|
会社概要
|
ウェブリオのサービス
|
©2025 GRAS Group, Inc.RSS
