定常時系列分析を行なうにあたり、 ARMA (AutoRegressive Moving Average: 自己回帰移動平均)モデルを想定します。 実際は、ARIMAモデルに内包されるかたちで 分析を行ないます（関数も存在します）が、 ARモデル、MAモデル、ARMAモデル、ARIMAモデル、GARCHモデル という流れの一環として、トピックとしてあげてみました。 ARMAモデルは、ARモデルとMAモデルを合わせたモデルです。 ARモデル = p次の自己回帰モデル MAモデル = q次の移動平均モデル ARMAモデル = ( p, q )次の自己回帰移動平均モデル Case 1. 例として、Rが保有するデータセット treering を使用して、 ARMAモデルを想定した定常時系列分析を行なってみます。 treering は、木の年輪を時系列で保有しているデータセットです。

この記事では技術ブログというのはQiitaやRPubsなども含みます。技術ブログは誰かのために書く、自分のメモとして書く、というメリット以上のことがあります。僕が思うことを箇条書きにして書きます。 ●勉強会で黙っていても話しかけられるようになる 　昔は勉強会に行っても、全く誰とも話すことなく帰ることはよくありました。知らない人に話しかけるのはハードルが高いです。それは相手にも言えることで、誰ともよく分からない、何の興味のあるか分からない人に積極的に話しかけますかね？？セキココという勉強会などでどこに座っているか表示するサービスがあるのですが、ブロガーと相性がとてもいいです。セキココしない人はブログも書いてない人が多いように思います。 ●誰かと話すことになっても、当たり障りのない世間話の時間が劇的に減る 　人によりけりだと思いますが、僕は無趣味で、音楽もきかないし、映画もテレビも見ない、食べ