ITの隊長のブログ

ITの隊長のブログです。Pythonを使って仕事しています。最近は機械学習をさわりはじめたお(^ω^ = ^ω^)

時系列勉強雑メモ

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  • 定常過程が分析しやすいデータである理由
    • 無数に存在する2020年1月1日という気温の特徴を手元にあるたった1つの2020年1月1日のデータで推測しなければならない → これは難しい
    • しかしデータが定常と仮定すると分析が楽
      • 期待値や分散の推定量が時点によって変化しない → 複数時点のデータの平均と分散をとればそのまま推定量として利用できる → これは簡単
  • 対数変換とその解釈
    • 対数変換したものはデータのばらつきがほぼ一定になる
      • ばらつきと指しているのはおそらく上下の振り幅
      • 対数についておさらい
        • log_a ap = p
        • log_2 8 = 3 <-> 23 = 8
        • log_a M = P <-> ap = M
    • Pythonのmath.logはdefaultの底は自然数
      • math.log(math.e) # 1.0
  • 移動平均モデル
    • 同じ値を使うことで自己相関を表現する
      • なんで自己相関を表現したかったんだっけ?
  • ARモデルとMAモデルの関係
    • 係数<1であるAR(1)モデルは∞次数のMAモデルで表現することができる
    • ほーん
  • MAモデルの反転可能性
    • 予測誤差(ε_t)の大小は過去データから判断することができる → ホワイトノイズって予測誤差だっけ???