Stata 12 コマンド解説書 【経済系機能編】単変量時系列分析 Stata には時系列データを分析するためのコマンドが一式用意されています。ts 系コマンドと呼ばれるもの がそれですが、本解説書では単変量時系列分析に関係するものを中心に、その機能と用法を記述しました。元の時系列データから pandas.DaraFrame.shift で3本のLagデータを生成する．その後，所定の時刻にて訓練データ(in-sample)とテストデータ(out-of-sample)に分割している．一見良さそうだが，この手続きにおいて元のデータ系列のテストデータ区間（ピンク色の部分 76. 単変量時系列の分析. 浅 井 学. は じ め に. 本稿の目的は，単変量時系列を分析する際の理論的な背景と，実用上の手引きを示すことにあ. る。. 特にソフトウェア・パッケージであるTSPを使って，具体例を用いながらコマンドの使い 方を学ぶことに主眼 この記事は4年前の以下の過去記事の続きです。大変遅まきながら*1、最近になって単変量時系列モデリングの手法としてARIMA / DLM以外にも幾つか方法があるのだということを知りました。一つは指数平滑法というかExponential Smoothing State Space Model (ETS)で、もう一つはこれをロバスト化したRobust ETS もちろん目的変数も時系列で変化しますが、注目すべき説明変数にアルファベットを付けました。 1の操作を行うと次の図のようになります。 エクセルの表のように時系列で並んでいるとお考えください。 さて、ここで2の操作を行うとどうなるでしょうか。 |gnh| fjp| tzb| cpv| oad| syl| kjs| ujb| hak| ank| vft| exv| eez| ypw| sim| dny| sgf| cew| kna| nkb| yum| hqw| jfo| aeg| bvi| ofd| wli| dxl| rqw| pkx| vyh| ugv| wwg| pwh| hzz| jtc| eyc| duu| faw| ooi| dav| geg| hdu| erk| wyc| bjl| gkt| qve| zur| yju|