自己回帰和分移動平均モデル
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自己回帰和分移動平均モデル
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/05/01 09:22 UTC 版)
統計学や計量経済学、特に時系列分析において、自己回帰和分移動平均（じこかいきわぶんいどうへいきん、英: Autoregressive integrated moving average、略称: ARIMA）モデルは、自己回帰移動平均（ARMA）モデルの一般化である。これらのモデルは、データの理解を深めるため、または将来のポイントを予測するために、時系列データに適用される。
- ^ For further information on Stationarity and Differencing see https://www.otexts.org/fpp/8/1
- ^ a b Hyndman, Rob J; Athanasopoulos, George. 8.9 Seasonal ARIMA models. oTexts 2015年5月19日閲覧。
- ^ Triacca (2021年2月19日). “The Wold Decomposition Theorem”. 2021年8月4日閲覧。
- ^ Hamilton, James (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press. ISBN 9780691042893
- ^ Papoulis, Athanasios (2002). Probability, Random Variables, and Stochastic processes. Tata McGraw-Hill Education
- ^ a b c Wang, Shixiong; Li, Chongshou (18 December 2019). "Why Are the ARIMA and SARIMA not Sufficient". arXiv:1904.07632 [stat.AP]。
- ^ Box, George E. P. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control. WILEY. ISBN 978-1-118-67502-1
- ^ “Notation for ARIMA Models”. Time Series Forecasting System. SAS Institute. 2015年5月19日閲覧。
- ^ a b “Introduction to ARIMA models”. people.duke.edu. 2016年6月5日閲覧。
- ^ a b Missouri State University. “Model Specification, Time Series Analysis”. 2021年8月4日閲覧。
- ^ Swain, S (2018). “Development of an ARIMA Model for Monthly Rainfall Forecasting over Khordha District, Odisha, India”. Recent Findings in Intelligent Computing Techniques. Advances in Intelligent Systems and Computing. 708. 325–331). doi:10.1007/978-981-10-8636-6_34. ISBN 978-981-10-8635-9
- ^ TimeModels.jl www.github.com
- ^ ARIMA in NCSS,
- ^ Automatic ARMA in NCSS,
- ^ Autocorrelations and Partial Autocorrelations in NCSS
- ^ 8.7 ARIMA modelling in R | OTexts 2016年5月12日閲覧。
- ^ “Box Jenkins model”. SAP. 2013年3月8日閲覧。
[続きの解説]
「自己回帰和分移動平均モデル」の続きの解説一覧
- 1 自己回帰和分移動平均モデルとは
- 2 自己回帰和分移動平均モデルの概要
- 3 定義
- 4 差分
- 5 例
- 6 次数の選択
- 7 係数の推定
- 8 ソフトウェアの実装
- 9 関連項目
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