DSL_statblogスマートフォン用の表示で見るDSL_statblogこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。とき1(単位根)を解にもつため、単位根過程と言う事が出来る。>1なら確率過程とはならない。毎期一定値ずつ増減する。毎期確率変数で増減が決まる。前者を確定的トレンドと言い、後者を確率的トレンドという。以下の2つの例はよくある例。合わさった形をしている。これらを図示する例を以下に示す。max(y1,y2)legend(xx,yy,legend=hanrei,lty=c(1,2),box.lty=0,col=0)実際の時系列データには様々な"仕組"が内在し、見た目だけではどの過程かは見分けがつかない。時系列データにトレンドがあるのか、トレンドを除いたらそれは定常過程なのか、単位根を含むのかについて調べる手段が必要と思われる。より推定する場合、一般に回帰係数が有意とである場合がある。75"となり、7割強の場合で単回帰係数が有意となることが確認される。基本的なアイデアを整理する。検定式で最もシンプルなのはAR(1)の場合。帰無仮説をt検定し、棄却されれば単位根を持たないと判断すればよい。帰無仮説としてt検定を行う。帰無仮説が棄却されない場合は、単位根を持つ可能性を否定出来ない。上記をp次に拡張する。AR(p)モデルが単位根を1つ持つとすると、これは下記のように変形できる。含めて置くことが多い。ここによると、ADF検定の論点は3つ。棄却出来ない場合、どのように考えるべきか?Rではurcaパッケージのur.df()関数が上記を扱う。株価のデータを使って早速やってみる。summary(ur.df(stocksub[,2],type="trend",lag=4))stockACF以下の結果が表示される。5.47少しずつ見ていく。表しているのであろう。67.279これは残差の正規分布性のチェックのためのものか。通常の線形回帰と同様、残差の正規分布性が前提となっているのであろう。項以外有意水準5%で係数が有意ではない。推定出来るということか?実質はAR(1)ということか。み決定係数、F値、p.value。回帰と読み方は同様のようだ。