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  <author_name>h-wadsworth02</author_name>
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  <blog_title>データの裏側を歩く</blog_title>
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    <anon>時系列解析</anon>
    <anon>R</anon>
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  <description>時系列モデルを作るときは、データが定常過程に従っていることを前提とするモデルが多いです。しかし、現実には定常過程に従うデータはあまり多くありません。そんな非定常過程のデータを何となく多変量モデルで解析すると一見ものすごく当てはまりの良いモデルができてしまうことがあります。 今回は、そんな見せかけに騙されないためにも、時系列モデルを作る際に重要な単位根や共和分などの概念ををまとめたいと思います。 書籍等では難しい数式が並びますが、概念自体は直感的にも理解しやすいのです。 単位根とランダムウォーク ADF検定 補足：ADF検定について少し詳しく 単位根はなにが問題か~見せかけの回帰問題~ 補足：見…</description>
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  <published>2019-03-29 19:13:40</published>
  <title>じっくり学ぶ時系列解析~見せかけにだまされない編~</title>
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