2014年9月9日開催の"AWS Cloud Storage & DB Day"で使用した講演資料です。 以下のURLからもダウンロードすることができます。 http://iy-h.com/03/aws-storage-day-2014-09-09.pptx
概要 ・状態空間モデルの練習も兼ねて非農業部門雇用者数(の変化)をモデル化し、1期先予測を行なう。 ・使うモデルはローカルレベルモデル ローカルレベルモデルとは 学んだばかりのものをドヤ顔で紹介するわけですが、ローカルレベルモデルとは以下のように定式化されます。 $$ y_t = \mu_t + v_t \\ \mu_t = \mu_{t-1} + w_t $$ ここで\( v_t, w_t \)は正規分布に従い $$ v_t \sim N \left( 0, V \right) \\ w_t \sim N \left( 0, W \right) $$ と表されます。解釈としては、\( \mu_t \)が\( t \)時点での観測不可能な状態、これがランダムウォークに従い、また実際に観測される値(今回は非農業部門雇用者数(NFP)の変化が該当する)は、その状態から観測誤差( \( v_t
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