Auto Regressiveとは？わかりやすく解説

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ARモデル

読み方：えいあーるもでる
【英】：AR (autoregressive) model

$x_{t} \,$ を $\mbox{E}(x_{t})=0 \,$ の弱定常過程とし, $\varepsilon_{t} \,$ を $\mbox{E}(\varepsilon_{t})=0 \,$ , $\mbox{V}(\varepsilon_{t})=\sigma^{2} \,$ , $\mbox{E}(\varepsilon_{t}\varepsilon_{s})=0 \,$ $(t \ne s) \,$ のホワイトノイズとする. $x_{t} \,$ が $x_{t}=\phi_{1}x_{t-1}+\cdots+\phi_{p}x_{t-p}+\varepsilon_{t} \,$ と表現できるとき, このモデルを次数 $p \,$ の自己回帰(AR)モデルと呼び, $\mbox{AR}(p) \,$ モデルと略記する.AR という用語は $x_{t} \,$ を自身の過去の値に回帰することに由来し,AR モデルは理解しやすい構造をもっている.

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