時系列データは 時間の経過で 観測するデータ トレンドは 長期的な増減傾向 季節変動 一定周期で 繰り返すパターン ARモデル 単変量の時系列モデル 過去から未来を 予測する自己回帰 VARモデル 多変量 時系列 複数変数ベクトル化して 説明変数 ベクトル自己回帰 変数間の相互影響 時系列モデルは 教師あり学習 ARは自己回帰 MAは移動平均 MAモデルは 過去の誤差項 線形和で説明 ラグ次数は AIC・BICで決定する パラメータ多いと 過学習リスク高い 時系列データは 時間の経過で 観測するデータ トレンドは 長期的な増減傾向
