chaos_kiyono https://blog.hatena.ne.jp/chaos_kiyono/ ケィオスの時系列解析メモランダム https://chaosmemo.com/ R言語 パワースペクトル フーリエ変換 時系列解析 有限長の離散時系列データからパワースペクトル（Power Spectral Density: PSD）を推定する方法は、大きく ノンパラメトリック法 と パラメトリック法 に分けることができます。 ノンパラメトリック法では、時系列データに特定の確率モデルを仮定せず、時系列を有限区間でフーリエ変換してその振幅の二乗からパワースペクトルを推定する方法や、時系列から自己相関関数を推定し、それをフーリエ変換することでパワースペクトルを求める方法が用いられます。 一方、パラメトリック法では、時系列が自己回帰（AR）モデルなどの確率モデルに従うと仮定し、そのモデルパラメタを推定した上で、得られたモデルの理… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fchaosmemo.com%2Fentry%2F2025%2F12%2F30%2F200917" title="【Rでスペクトル解析３】パワースペクトル推定法のノンパラメトリックとパラメトリック - ケィオスの時系列解析メモランダム" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/c/chaos_kiyono/20251230/20251230200339.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-12-30 20:09:17 rich https://chaosmemo.com/entry/2025/12/30/200917 1.0 100%