August 2015
Intermediate to advanced
272 pages
5h 46m
Japanese
Content preview from Think Stats 第2版 ―プログラマのための統計入門
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190
12 章 時系列分析
12.10
演習問題
†
演習問題
12-1
本章で用いた線形モデルには、それが線形であるという欠点があり、価格が時間と
ともに線形に変化すると期待できる理由は何もない。このモデルに対して「
11.3
非線形関係」で行ったように
2
次項を追加して柔軟性を高めることができる。
日次の価格の時系列に適合する
2
次モデルを用い、そのモデルを用いて予測を生成
しなさい。その
2
次モデルを実行できる
RunLinearModel
を書かなければならないが、
その後は、
timeseries.py
のコードを再利用することで予測を生成できるはずだ。
演習問題
12-2
「
9.2
HypothesisTest
」 の
HypothesisTest
を拡張した
SerialCorrelationTest
という名前のクラスを定義しなさい。これは、データとして時系列とラグを取り、与
えられたラグの系列相関を計算して、観察された相関の
p
値を計算する。
このクラスを用いて、元の価格データの系列相関が統計的に有意かどうかを検定し
なさい。線形モデルの残差と（演習問題
12-1
を解いているなら）
2
次モデルの残差
も検定しなさい。
演習問題
12-3
予測生成のために
EWMA
モデルを拡張するにはいくつかの方式がある。最も単純
なものは次のようなものである。
1.
時系列の
EWMA
を計算し、最後の点を切片
inter
として用いる。
2.
時系列において引き続く要素間の差の
EWMA
を計算し、最後の点を傾き
slope
として用いる。
3.
将来のある時点における値を予測するために、 ...
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I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.