13:03:32↑メッセージ先日は、decomposeについての質問にお答え頂きありがとうございました。1:15)のように直すのかと思いためしましたが、エラーが出たので、どのようにすれば良いのか教えていただけませんか?forをつかった二重ループにすれば計算できます。あとでプログラム例を載せておきます。16:53:58それと第5章を見直していて、ARIMAモデルに関する記述(式(5.12)に記述漏れがあります)に間違いを見つけてしまいました。bookのサポートページに掲載しておきます(このページでもお知らせします)。お買い上げいただいた皆様、本当に申し訳ありませんでした。16:55:42ご要望のようにするのは以下のようにfor文を二重に使用します。}ひとつ注意点があります。1階差分をとったARIMA(q,1,0)のAICと2階差分をとったARIMA(q,2,0)のAICを比較するのは得策ではありません。いうのは1階差分をとった時系列と2階差分をとった時系列では想定される真のモデルが異なるため、それぞれの場合のAICの意味が異なるからです。bookを見直して自分の愚かな間違いに(1年も経ってから)気がつきました。お買い上げいただいた皆様、本当に申し訳ありません。心よりお詫び申し上げます。共著者の方々と出版に携わってくださった皆様にも本当に申し訳ありません。19:45:58矢野先生、本当にありがとうございます。21:27:30Rを始めたばかりで、今、為替レートの時系列分析をしようとして奮闘していますが、分からない点がやはりあって、できるだけ自分で調べようとしているのですが、どうしてもGoogle等では、Rという名前のせいか、探しづらく、矢野先生にはお世話になりっぱなしで、本当に感謝しています。21:28:22ご指摘いただいた注意点ですが、何回差分をとるかは、AICではなく、違う方法にします。私が使うデータは、そのままでは定常でないですが、一階差分をとれば、定常性が確認できたので、ARIMA(p,1,q)の次数決定を教えていただいたようにしようと思います。教えていただいたプログラムの、orderをc(j,1,d)とすれば良いと思いますので。21:31:22あ、catの所のDIFFをなにか違うORDER2等に変える必要もありそうですね。21:37:36先生じゃないので先生は止めてください。10:28:20それち1階差分でデータが定常になるのであれば1階差分で使った方が良いかもしれません。何度も差分をとると分析結果を解釈しにくくなりますので。10:32:07矢野さん、でいいんでしょうか?ありがとうございます。親切に教えていただいたので、おそらくこれで上手い事いきそうです。教えていただいたプログラムでAIC導出も上手い事行きました。mokadaこのページに掲載されている情報に関する責任はすべてページ作成者あるいは投稿者にあり、Wiki管理者とは一切関係ありません。