93~96ページ以下、自分の解釈・感想。ローカルレベル・モデルを適用してみたら、予測誤差が正規分布であるかどうかとか、予測誤差の自己相関をチェックするのは大事(正規分布でなかったり、自己相関があったら、仮定が間違っている)。ローカルレベル・モデルで予測してみると結果的に指数平滑化と変わらない場合も。前回の本読みから時間を空けてしまって、どうしてローカルレベル・モデルがトレンドモデルの仲間なのかよくわからなくなっているけど、前回のノートをみてもわかっていないっぽい。標準正規分布から抽出した100サンプルに適用(八百長)。最低でも3回は投げないとそもそも検定できない。5000「1回投げる」を3セット行う(計3回投げる)。描けないというか描けると思っている方がおかしい。2.2e-16「10回投げる」を10セット行う(計100回投げる)。検定上、描けることになる。0.2869「100回投げる」を10セット行う(計1000回投げる)。これも描けることになる。0.3093「10回投げる」を100セット行う(計1000回投げる)。繰り返してもp値は0.05を超えない。0.0006629「100回投げる」を100セット行う(計10000回投げる)。繰り返してもp値は0.05を超える。セット数が少ない場合は検定力を疑うべき。その辺ふわふわしたままで出来合いの関数だけつかうと危険。注目記事はてなブログをはじめよう!cookie-boxさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。