時系列データのうち、より新しいデータにウェイトをおいて、
加重平均を算出する。
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ARMAモデルは、p期前までの観測地と、q期前までのホワイトノイズから
新たな観測値が決まるというモデル。
p=0のとき
q期前までのホワイトノイズで決まる。
これは、移動平均モデルである。
q=0のとき
自己のp期までで決まる。
これは、自己回帰モデルである。
時系列データにおいて、過去のデータと現在のデータに相関があるかを
調べる係数。
1.傾向変動
長期的な変動
2.循環変動
周期が確定していない変動
3.季節変動
1年を周期とする変動
4.不規則変動
時系列データの分析
時系列データに対するもので同一地点において捉えたデータ。
それを、年齢別、地域別等に分類する。
