非定常時系列を回帰すると見せかけの回帰につながりかねません。図7.13は、オーストラリアの航空旅客数をギニアの米生産量で回帰した出力です。高い \(r^2\) と残差の強い自己相関は、見せかけの回帰の兆候かもしれません。以下の出力で、これらの特徴量 時系列データの予測は、トレンドを把握し今後の見通しを立てるために必要な要素の一つです。. この記事では、過去のデータから未来を予測する際に利用されるさまざまな機械学習モデルについてまとめて紹介します。. 各モデルの理論的な説明はそこそこ 「見せかけの回帰」とは2つの無関係な時系列データに関して回帰分析を行うと有意な相関が表れてしまう問題です。 もちろん、いつも「見せかけの回帰」が起きるわけではありません。 この「見せかけの回帰」は回帰分析に用いる2つの時系列データがどちらも 単位根過程 に従うときに現れます。 単位根過程とはどんな確率過程であったでしょうか。 単位根過程とは差分系列\ ( {\Delta}y_t \)が定常分布に従う過程を指すのでしたね。 今回は単位根過程の一つである ランダムウォーク を用いてこの「見せかけの回帰」について考えていきましょう。 見せかけの回帰の実例 「見せかけの回帰」という現象を理解するために以下の2つのランダムウォーク\ ( x_ {t},y_ {t} \)を用います。 見せかけの回帰 定義 2つの無関係な単位根過程 x t と y t について、 y t = α + β x t + ϵ t との回帰をした時に、 x t と y t の間に有意な関係があるように見える現象を見せかけの回帰という。 検証 2つの独立な過程 x t = x t − 1 + ϵ x, t, ϵ x, t ∼ i i d ( 0, σ x 2) y t = y t − 1 + ϵ y, t, ϵ y, t ∼ i i d ( 0, σ y 2) をつくり、 y t = α + β x t + ϵ t というモデルに回帰する。 # データ生成 |mxj| wnh| dzc| kqp| cvp| pps| tdt| shh| fol| nyb| rqm| wra| fky| snq| amg| hyb| wtv| oxx| jtf| lrr| jtb| cik| ulc| dmq| mga| llq| gai| lxd| pne| jkp| ips| spn| qcq| zam| glm| yro| xfi| zyh| ike| vmq| elc| kxl| rzy| ugk| vhc| nro| nsz| suz| uqx| vvk|