ツール活用– category –

時系列データを扱う際の重要な概念である「共和分」について、その定義から条件、関連する現象までを詳しく解説したブログを紹介します。時系列分析に携わる方は必見の内容となっています。 【1. 共和分とは】共和分（cointegration）とは、時系列分析にお...

投資やトレーディングに興味がある人は、ランダムウォーク理論について理解を深めることが重要です。この理論は株価の動きを説明する上で不可欠であり、市場の予測可能性や投資戦略の立案に大きな影響を与えています。今回のブログでは、ランダムウォーク...

統計分析において、見せかけの回帰は避けられない課題です。見せかけの回帰とは、実際には因果関係がないにもかかわらず、回帰分析の結果が有意な関係を示してしまう現象のことです。このブログでは、見せかけの回帰の概念、原因、回避策、そして危険性に...

時系列データの分析と予測は、様々な分野において重要な課題となっています。そんな中で、ARIMAモデル(自己回帰和分移動平均モデル)は、高い予測精度と柔軟性から幅広く活用されている手法の一つです。本ブログでは、ARIMAモデルの概要から構造、適用事例...

近年、データ分析の重要性が高まる中、時系列データを効率的に分析する手法が注目されています。その中でも、MAモデル(移動平均モデル)は、過去のデータから将来の値を予測するための統計的手法として幅広く活用されています。本ブログでは、MAモデルの概...

時系列データをモデリングする際に、ARMAモデルは非常に有用な手法です。ARMAモデルはAR(自己回帰)モデルとMA(移動平均)モデルを組み合わせたものであり、過去のデータと過去の誤差を活用して未来の値を予測することができます。このブログでは、ARMAモデ...

時系列データの分析は、経済やビジネス、さらには科学的な分野でも非常に重要です。その中で、MAモデル(移動平均モデル)は定常過程を前提とした有用なモデルの一つです。このブログでは、MAモデルの基本的な概念から特徴、具体的な式やパラメータまで詳し...

時系列データを扱う上で、n次自己回帰モデル(ARモデル)は非常に重要な役割を果たします。本ブログでは、n次ARモデルの定義、特徴、計算式、統計的性質、応用例を丁寧に解説します。過去のデータから未来を予測する手法として、ARモデルの基礎知識を身に付...

予測や時系列データの分析は様々な分野で重要な意味を持っています。そのような状況で活用されるのが、1次ARモデル(自己回帰モデル)です。今回のブログでは、1次ARモデルの概念や数式、条件、性質などについて詳しく解説していきます。時系列データの分析...

時系列解析において、未来の値を過去のデータから予測するための重要な手法の一つがARモデル（自己回帰モデル）です。本ブログでは、ARモデルの概念、数式、特徴、統計量などの基本的な知識を詳しく解説します。時系列データの分析に興味がある方は、ぜひ...