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自己回帰モデル (AR)

自己回帰モデル (AR)とは、現在のデータを過去のデータを用いて回帰する、株価予測や気象予測といった時系列データの予測に用いられる分析手法です。

時刻tにおける予測したい値をy(t)とおくと、y(t)はy(t-1)と時刻tにおけるランダム要素ε(t)、定数項cによって決定します。パラメータは最小二乗法や最尤法で求められます。

クイズ

自己回帰モデルが有効な分析対象の具体例として,最も適切な選択肢を一つ選べ.
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    自己回帰モデルはある時刻の出力がそれ以前の時刻に依存する時系列データの予測を行うモデルです.

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