生成モデル
・教師データをもとにして、そのデータと似た新しいデータを作り出す
・GANなどのモデルがある
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時系列データのラグ
・時系列データは、任意の時間tと、kだけ離れたt+kのデータからなる
・この時差を表すkを、ラグという
・tとt+kのデータの共分散や相関を、自己共分散、自己相関と呼ぶ
・また、自己相関を、kの関数とみなせる。これを、自己相関関数と呼ぶ
中心極限定理
標本の大きさが、十分に大きい場合
無作為抽出された確率変数の平均値は
正規分布に従う
モデル推定
入力データから、共通点を見つける。
1.クラスタリング
入力データを、適切な、まとまりに分ける。
2.密度推定
データを記述できる関数があるとして、関数のパラメータをもとめる。
1.2変数とも名義尺度
連関
2.2変数とも順序尺度
順位相関
3.間隔尺度と比例尺度
線形相関や回帰
4.名義尺度と間隔尺度
相関比