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ARIMAと時系列解析に関するkshibata101のブックマーク (1)

  • 時系列解析 / 需要予測:Minkyのよもやま日記:SSブログ

    久々に欠損値が入っているデータに対して、状態空間モデルを適用しました。 欠品とか、なんらかの特殊な変動がある場合、実際の値を入れているよりかは、欠損値扱いするのが良い気がします。 状態空間モデルで欠損値の扱い方 https://skellington.blog.ss-blog.jp/2021-08-20 ↑ 昔、書いたブログを確認したら、コードがなかったので、コードを追記しておきます。 続きを読む 見せかけの回帰とは、まったく関係ない2つのデータ(random_walk1, random_walk2)を回帰分析にかけると、有意な回帰係数が得られ、かつ比較的高い説明力を有したモデルが推定されてしまう現象のこと。 実際は、誤った結論である。 単位根のあるデータを対象に回帰分析を実行した。 まとめ random_walk1とrandom_walk2は、それぞれ独立したランダムウォークを生成した

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