ランダムウォークする系列どうしで回帰を行うと全く別々に生成されたデータであっても有意差が出やすくなる。単行本この商品を含むブログを見る『点過程の時系列解析』の例題です。『点過程の時系列解析』はこれまでなかった本です。渋滞の伝播を表した図が乗っています。Equationsという論文があります。https://minerva.it.manchester.ac.uk/~saralees/gammapaper.pdfガンマ分布のパラメータの新しい推定量を提案しています。これらのエントリの合わせ技です。アマゾンアフィリエイトをやってる。コンバージョンはあまりない。いくつか図を貼ります。去年一年間の日ごとの注文数合計です。なにもない日がけっこう多い。後半ちょっと黒いところが増えているような気もする。廿TT)でもう少し遊ぶ。分散パラメータを既知としていますが、分散パラメータも推定したい。下記の内容について「先行研究も調べずにがさつな分析で結論を出すのはよくない」(引用は不正確)というようなコメントを頂戴し、そりゃそうだとおもったので最低賃金と雇用の関係について勉強になりそうな文献へのリンクをいくつか貼ります。詳しい説明は『異常検知と変化検知』5章を見てください。いうエントリを書いた。批判されるかと思ったけどそうでもなかった。時系列データに対して単純な相関を算出している。パッケージですでに実装されているけど、勉強のためあらためて書いてみる。時系列なにかの製品の月ごとなり週ごとなりの出荷数のデータがあるとします。このデータを「製品が発売されてから消費者が購入に至るまでの待ち時間」を計測したものだと捉えなおすと、ワイブル分布を仮定して分析するのもさほど不自然ではないように思えます。モデルでもう少し遊んでみる。個あって、それぞれが時間ごとにトラフィックの量を計測していると考える。