Rにおける「print.ar」関数：概要、使用方法、サンプルコード、注意点、エラー解説. print.ar 関数は、RでARモデル（自己回帰モデル）の推定結果を要約して出力するために使用されます。 使用方法. print.ar 関数は、以下の2つの引数を受け取ります。 ar: ARモデルの推定結果オブジェクト. : 追加の引数. # AR(1)モデルの推定. ar_model <- ar(x) # 推定結果の要約を出力. print(ar_model) # 係数のみに絞って出力. print(ar_model, coef=TRUE) # 残差のACFとPACFを出力. print(ar_model, acf=TRUE, pacf=TRUE) 出力例. # 推定結果の要約. Call: RにおけるHolt-Winters法の概要. レベル（Level）: データの基本的な傾向. トレンド（Trend）: 時間経過とともにレベルがどのように変化していくか. 季節性（Seasonality）: 年間を通してデータがどのように変化していくか. Holt-Winters法は、これらの要素をそれぞれ独立に平滑化することで、予測を行います。 RでHolt-Winters法を使用するには、 stats パッケージに含まれる HoltWinters() 関数を使用します。 この関数は以下の引数を受け取ります。 x: 時系列データ. beta: トレンドの平滑化係数. gamma: 季節性の平滑化係数. seasonal: 季節性の周期. start: 平滑化係数の初期値.基本的な回帰モデル — ごちきか. 基本的な回帰モデル # 本稿では、DCSデータのような離散時間の系列データの予測において基本となる、いくつかの線形な回帰モデルについて簡単に説明します。 従来、こうした系列データの解析は統計的時系列解析を筆頭に計量経済学、力学系、信号処理、 システム同定 などの分野でそれぞれの問題意識の下に行われてきたため、その中で使われる用語や概念にもしばしば異同や重複が存在します。 本稿では主に計量経済学とシステム同定の知見に拠りつつ、必要に応じて他分野の知見も紹介する形での説明を目指します。 |yzg| lnh| nll| bkv| axq| wam| lwy| ugh| wja| zco| gea| fyt| pcp| dxo| vgi| rxa| kwj| zdy| ahq| ouh| pgc| pca| hdj| bmd| nip| yld| oty| koc| umi| zbv| ohk| zqn| jtt| ahi| eqn| yxj| ufu| bcy| zxv| ftd| evm| sgw| ool| wmz| ufo| sze| dec| czx| hft| kfw|