ARパラメーターの計算
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/15 01:42 UTC 版)
「自己回帰モデル」の記事における「ARパラメーターの計算」の解説
ARモデルの係数の推定には多数の方法があり、例えば最小二乗法の手続きや、もしくは（ユール–ウォーカー方程式（英: Yule–Walker equation）を通した）モーメント法がある。 AR(p) モデルは以下の方程式で与えられる。 X t = ∑ i = 1 p φ i X t − i + ε t . {\displaystyle X_{t}=\sum _{i=1}^{p}\varphi _{i}X_{t-i}+\varepsilon _{t}.\,} この方程式はパラメーター φ i {\displaystyle \varphi _{i}} i = 1, ..., p に基いている。これらのパラメーターと過程の共分散関数の間には直接的な対応が存在し、その対応は（共分散から得られる）自己相関関数からパラメーターを決定する為に裏返すことができる。これはユール–ウォーカー方程式を用いて行われる。
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