ex1113.html（時系列解析／演習：ＡＲモデルの同定）
今日の例題 「 ＡＲモデルの同定 」 解説： ＡＲ（自己回帰）モデルによる時系列の予測 時系列 x(s) のＡＲモデルによる予測は，以下の式で与えられる。 ここで，a(m) はＡＲ係数で，e(s) は予測誤差である。いま次数Ｍが最適な大きさで，この式が最良な線形予測（予測誤差の2乗平均が最小）になっているとすると，e(s) は x(s-k)，k=1,2,･･･ とは全く相関のない白色雑音になってはずである。したがって，この式に x(s-k) をかけて期待値を取る操作を行うと，このときのＡＲ係数が満足すべき，以下のYule-Walker方程式が得られる。 時系列の自己共分散関数 E[x(s)x(s-k)] = Rxx(k) が与えられれば（適切に推定しておけば），この式から，ＡＲ係数を求めることができる。ＡＲ係数が定まれば，時系列 x(s) のパワースペクトルは，以下の式で与えられる。ここで
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自己回帰移動平均モデル - 歴史に探る数理・物理法則の始まり:携帯Wiki
