自己回帰

-自己回帰モデル(AR)の基本- 自己回帰モデル(AR)とは、時間の経過とともに変化する時系列データをモデル化する手法です。時系列データは、特定の時間間隔で測定された一連の値で、株式市場の株価や気象データなどがこれに当たります。 ARモデルでは、時系列データの現在の値が過去の値の線形結合であると仮定します。つまり、現在値は、一定の加重値を過去の値に掛け合わせた和で表されます。この加重値は、ARパラメータと呼ばれます。 ARモデルは、その単純さと理解しやすさから、時系列データを予測するために広く利用されています。簡単なARモデルでは、過去の1つの値のみが現在の値を予測するために使用されますが、より複雑なモデルでは、過去の複数の値が考慮されます。