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モデリング　時系列　要点リスト

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この単元で覚えるもの

  • 定義自己相関（コレログラム）

    3年

  • 公式ARMA(p,q) の自己共分散(自己相関)の漸化式 h≥q+1

    2年

  • 手順AR(p) の標本自己相関による推定

    2年

  • 公式AR(1) の自己相関

    2年

  • 公式h 期先予測の条件付分散（MA(∞)表現）

    2年

  • 公式ARMA(2,1) の分散と自己相関の関係式

    1年

  • 定義偏自己相関

    2年

  • 手順AR(p) の予測量

    1年

  • 定義標本自己相関（標本コレログラム）

    2年

  • 公式AR(1) の平均

    2年

  • 公式AR(p) の MA(∞) 係数

    1年

  • 公式AR(2) の自己相関

    1年

  • 公式MA(q) の分散

    1年

  • 公式MA(q) の自己共分散

    1年

  • 公式ARMA(2,1) の ρ1\rho_1 の式(YtY_tを掛けて期待値)

    1年

  • 性質誤差項と観測値の共分散 E[εsYt]E[\varepsilon_sY_t]

    1年

  • 定義自己共分散

    2年

  • 定義ラグ作用素

    1年

  • 性質ARMA(p,q) の定常性の条件

    1年

  • 公式AR(2) の分散・自己共分散の連立方程式

    1年

  • 性質ARMA(p,q) の反転可能性の条件

    1年

  • 公式ARMA(1,1) の γ1

    1年

  • 性質φ11=ρ1

    2年

  • 手順2次の特性方程式の根が絶対値>1となる条件の判定

    1年

  • 定義定常性

    2年

  • 公式MA(q) の自己相関

    1年

  • 性質AR(1) の定常条件

    1年

  • 公式AR(p) の平均・偏差形

    1年

  • 公式AR(p) の分散の式

    1年

  • 公式AR(p) の自己共分散の漸化式

    1年

  • 公式AR(1) の自己共分散

    1年

  • 性質MA(q) の自己共分散は h>q で 0

    1年

  • 性質ARMA(p,q) の識別可能性の条件

    1年

  • 公式ARMA(1,1) の分散と自己相関の関係

    1年

  • 手順AR(p) の最小二乗推定

    1年

  • 定義移動平均モデル MA(q)

    1年

あわせて使う、ほかの単元の知識

  • 手順等比級数の有限和

    10年

  • 公式最小二乗推定値（単回帰）

    8年

  • 手順一次の漸化式を等比数列として解く

    4年

  • 手順隣接3項間線形漸化式の特性根による解法

    2年