This article's lead section may be too long. Please read the length guidelines and help move details into the article's body. (January 2024) In statistics and econometrics, and in particular in time series analysis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is a generalization of an autoregressive moving average (ARMA) model. To better comprehend the data or to forecast upcoming se
移動平均(いどうへいきん)は、時系列データ(より一般的には時系列に限らず系列データ)を平滑化する手法である[1]。音声や画像等のデジタル信号処理に留まらず、金融(特にテクニカル分析)分野、気象、水象を含む計測分野等、広い技術分野で使われる。有限インパルス応答に対するローパスフィルタ(デジタルフィルタ)の一種であり、分野によっては移動積分とも呼ばれる。 主要なものは、単純移動平均と加重移動平均と指数移動平均の3種類である。普通、移動平均といえば、単純移動平均のことをいう。 単純移動平均[編集] 単純移動平均 (英: Simple Moving Average; SMA) は、直近の n 個のデータの重み付けのない単純な平均である。例えば、10日間の終値の単純移動平均とは、直近の10日間の終値の平均である。それら終値を , , ..., とすると、単純移動平均 SMA(p,10) を求める式は
自己回帰移動平均モデル(じこかいきいどうへいきんモデル、英: autoregressive moving average model、ARMAモデル)は自己回帰モデルによる線形フィードバックと移動平均モデルによる線形フィードフォワードによりシステムを表現するモデルである[1]。George Box と G. M. Jenkins の名をとって "ボックス・ジェンキンスモデル" とも呼ばれる。 ARMAモデルは時系列データの将来値を予測するツールとして機能する。 定義[編集] 次の自己回帰 (AR) および 次の移動平均 (MA) からなる自己回帰移動平均モデル は以下のように定義される[2]。 ここで は定数、 は自己回帰パラメータ、 は移動平均パラメータ ()、 は時刻 におけるホワイトノイズである。 すなわちARMAモデルでは、各時刻でサンプリングされたホワイトノイズが過去時刻 まで重
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く