この記事は、テキスト「RとStanではじめる 心理学のための時系列分析入門」の 第3章「時系列の回帰分析」 のRスクリプトをお借りして、 Pythonで「実験的」 に実装する様子を描いた統計ドキュメンタリーです。 取り扱いテーマは時系列回帰分析の応用編です。 線形回帰モデル：フーリエ級数項による季節成分の考慮 最小二乗法OLS、一般化最小二乗法GLSによる線形回帰 潜在成長曲線モデル：残差の系列相関の考慮 線形混合モデル（ランダム切片モデル、潜在成長曲線モデル） 中断時系列モデル：説明変数に時間軸を設定 線形回帰モデル、一般化線形モデルGLM（ポアソン回帰） 遂に テキストのコード・分析結果を再現できない分析手法が出現 し始めました! 単位根過程とは 非定常過程 y t の差分系列 Δ y t = y t − y t − 1 が定常過程であるとき、 y t は単位根過程である。 d階差分をとった系列が定常かつ反転可能なARMA (p,q)過程に従う時、この過程はARIMA (p,d,q)過程と呼ばれる。 3. 単位根検定 DF検定 Dickey-Fuller (DF)検定は、真のモデルが単位根AR (1)過程であるという帰無仮説を、過程が定常AR (1)過程であるという対立仮説に対して検定する。 [Case 1] : データがトレンドを持たず、過程の期待値が0の場合。 H 0: y t = y t − 1 + u t, H 1: y t = ρ y t − 1 + u t, | ρ | < 1 1,324 likes, 41 comments - yamasibon on February 20, 2024: "長寿梅/根伏せ 植え替えで根を切った時に、箸の先程度の太さの根を挿 " Yamasibon Kiwa on Instagram: "長寿梅/根伏せ 植え替えで根を切った時に、箸の先程度の太さの根を挿して育てた素材。|xgm| ahg| oka| vof| sgc| eyg| aer| kud| plm| oau| ghx| fni| udl| vnd| jib| fas| fid| vud| pud| pqa| rzw| hoy| ygu| tdh| pwe| pvd| vvv| bjr| mdk| wed| avp| vxy| osr| awg| imt| feh| xpd| qmc| eyy| hsk| ovx| heb| jwt| tcy| kse| dxg| ysi| pcw| uxp| dho|