![カスタマージャーニーマップとは? UX向上を達成する7つの事例と作成方法 | 実践! プロも使うラピッドUX手法](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/aab2e8900d78a6767abc4fd5e6b26dc6d6a12ae7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwebtan.impress.co.jp%2Fsites%2Fdefault%2Ffiles%2Fstyles%2F1200x630%2Fpublic%2Fimages%2Farticle2012%2Frapid_ux%2Frapid_ux_icon.png%3Fitok%3DBNIunWBk)
前回の記事ではVARモデルの基礎までを取り上げました。ということで、今回はVARモデルに基づいて異なる時系列同士の因果関係を推定する3つの手法について取り上げてみようと思います。 ということで毎回毎回しつこいですが、使用テキストはいつもの沖本本です。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者:竜義, 沖本朝倉書店Amazon 以下タイトルにのっとってRで各モデルの挙動を見ながらやっていきます。 必要なRパッケージ&サンプルデータ {vars}をインストールして展開して下さい。なお、Granger因果のグラフ構造表現及び偏Granger因果は、実はそもそもRでは実装されていません。ここだけMatlabの話題になりますので、悪しからずご了承を。。。 それから今回のサンプルデータですが、また{vars}同梱のCanadaでは芸がないので違うデータを使うことにします。沖
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