<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>TJO</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/TJO/</author_url>
  <blog_title>渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ</blog_title>
  <blog_url>https://tjo.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>R</anon>
    <anon>DLM</anon>
    <anon>時系列分析</anon>
    <anon>統計学</anon>
  </categories>
  <description>先日書いたこの記事ですが、「トイデータとは言え乱数シードを一つに決めて発生させたランダムウォークに対して実験をしているので、乱数シードを複数通りに変えてみたら結果は変わってくる（再現しない）のではないか？」という指摘を何人かの友人知人から貰いました。正直言って多項式フィッティングには何の思い入れもないのですが、再現性があるかどうかについては単純に気になるところです。 ちなみに、以前沖本本で勉強した際にあった「ランダムウォークには平均回帰性がなく時間と共に不確実性が増すため事実上予測不可能（特に長期予測）」という議論の通りで、本来ならランダムウォークに対して「予測」を行うのはそもそも適切ではあり…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftjo.hatenablog.com%2Fentry%2F2020%2F05%2F11%2F190000&quot; title=&quot;とある実験の記録 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/T/TJO/20200511/20200511135140.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2020-05-11 19:00:00</published>
  <title>とある実験の記録</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://tjo.hatenablog.com/entry/2020/05/11/190000</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
