PDF(534KB)>>論文を購入あらまし:時系列的に生起する事象がランダムに生起するか,あるいは先行する事象に従属して生起するかという問題はマルコフ連鎖モデルとして取扱うことができる.又,時系列情報から系の統計的表現および系の動作の予測として自己回帰モデルが取上げられる.本論文では,情報量の概念とミキシング作用素の概念を導入することによって,与えられた自己回帰モデルの次数を推定するための新しい統計量を導出した.この統計量は,いままで発表されている最尤法による次数の推定,偏相関法による次数の推定,およびFPE法による次数の推定と異なる新しい次数の推定法であり,少ないサンプル個数のデータから自己回帰モデルの次数を推定することができる.又,本論文で述べたミキシング作用素は真の自己回帰モデルの次数を抽出するため,外乱を積極的に導入し,真の次数の情報と比較することを意味しており,感度のよい推定法である.終りに1次と2次の自己回帰方程式による計算機データを作成し,これらのデータに本論文の方法を適用したところ,次数においてかなり一致する結果を得た.。