2020-05-27 時系列勉強雑メモ スポンサードリンク 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？？？
