明日はもう金曜です。１週間があっという間だー
不規則変動の章を読んでます。
「はじめに」を読んだらちょっとおもしろそうかなと思いました。
・不規則変動にほかの変動か残っていないかが問題
・不規則変動にも重要な情報が含まれていると仮定して積極的に利用するという考え方もある
→「Rによる時系列分析入門」の方も読むと、
「不規則が真→そうでなければ規則的な要素が混ざっている可能性」をチェックできる
という意味で利用するみたい
不規則変動の特徴：
１）平均はゼロあるいは一定
２）分散は時点に関わらず一定
３）時間の推移に関して互いに独立
４）正規分布
「分散は時点に関わらず一定」がよくわからないと思いましたが、いくつかの区間に区切って
求めるそうです。ようやく納得・・・
で、F検定が出てきて「F検定ってなんだっけ？」→等分散の検定。先月やったばかりでしたね～
区間１と２の等分散性を調べるということですが、更に「時間の推移に関して互いに独立」を
別の方法でも検定しないといけないということで「ランダムネスの検定」を行うとのことです。
正負の符号をとり、同一符号が連続しているグループを「連」というそうですが
連の数や連の長さから分析するというものらしい
（連を数える区間は適当に区切るのでしょうか？わからず）
ここで累積度数分布の表が貼られているのですが
「あらゆる場合が同一の確率で生じる」が前提なので、一定割合で増えていない場合には
規則性ありと捉えるという意味で合っているのでしょうか？
分布表や正規分布の形があるということなので、こちらの検定で仮説検定を行うという
流れのようです。
また、不規則変動をより詳細に偶然性を確かめるものとして
自己相関の検定（ダービンワトソン比）を行い、自己相関がないことを確認するそうです。
今のところ進捗３割です。が、眠くなってきました・・・
不規則変動の章を読んでます。
「はじめに」を読んだらちょっとおもしろそうかなと思いました。
・不規則変動にほかの変動か残っていないかが問題
・不規則変動にも重要な情報が含まれていると仮定して積極的に利用するという考え方もある
→「Rによる時系列分析入門」の方も読むと、
「不規則が真→そうでなければ規則的な要素が混ざっている可能性」をチェックできる
という意味で利用するみたい
不規則変動の特徴：
１）平均はゼロあるいは一定
２）分散は時点に関わらず一定
３）時間の推移に関して互いに独立
４）正規分布
「分散は時点に関わらず一定」がよくわからないと思いましたが、いくつかの区間に区切って
求めるそうです。ようやく納得・・・
で、F検定が出てきて「F検定ってなんだっけ？」→等分散の検定。先月やったばかりでしたね～
区間１と２の等分散性を調べるということですが、更に「時間の推移に関して互いに独立」を
別の方法でも検定しないといけないということで「ランダムネスの検定」を行うとのことです。
正負の符号をとり、同一符号が連続しているグループを「連」というそうですが
連の数や連の長さから分析するというものらしい
（連を数える区間は適当に区切るのでしょうか？わからず）
ここで累積度数分布の表が貼られているのですが
「あらゆる場合が同一の確率で生じる」が前提なので、一定割合で増えていない場合には
規則性ありと捉えるという意味で合っているのでしょうか？
分布表や正規分布の形があるということなので、こちらの検定で仮説検定を行うという
流れのようです。
また、不規則変動をより詳細に偶然性を確かめるものとして
自己相関の検定（ダービンワトソン比）を行い、自己相関がないことを確認するそうです。
今のところ進捗３割です。が、眠くなってきました・・・