統計学の初歩の知識を前提とした初心者向け入門記事です。Pythonで時系列解析・分析に興味がある方は、参考にしてみてください。まとめローカルレベルモデルとは最もシンプルな状態空間モデルの例として、ローカルレベルモデルを紹介します。ローカルレベルモデルは次式で表されます。変動をともなって推移していくことが表されています。あることに着目すると、ローカルレベルモデルは「観測の誤差による変動の大きさと真の水準が推移する変動の大きさに分けるモデル」であると解釈できます。毎日体重を測定して得られたデータがあるとしましょう。体重の真の水準(状態)は毎日の食事や運動などによって推移します。一方で、体重計や身につけている衣服・気圧などに依存する測定の誤差も存在します。ローカルレベルモデルの他にも、様々なトレンドに関するモデリングが提案されています。トレンドの傾きは直前の傾きと似ているはずだ、というアイデアを盛り込んだローカル線形トレンドモデルなどがあります。構造時系列モデルとは状態空間モデルの枠組みが活用される典型例に構造時系列モデルがあります。構造時系列モデルは、注目している時系列を、直接解釈可能な複数の時系列の和で表すモデルで、任意の時系列の足し合わせであるため解釈性が高いというメリットがあります。なかでも、基本的な構造時系列モデルは次の構造で表されます。\)を観測方程式において足し合わせます。トレンドの状態方程式にはローカルレベルモデルやローカル線形トレンドモデルなど、様々なトレンドモデルを用いることができます。周期成分のモデリングでは、ダミー変数を使うものと三角関数を使うものが一般的です。ダミー変数を使った周期のモデリングについて説明します。1週間の周期を考えた時、ダミー変数によるモデリングは次式のように行われます。\)であるとき1、それ以外のとき\(0\)をとるダミー変数です。+\varepsilon_t$$ここでは、日曜日を基準として他の曜日にダミー変数を用意しています。続いて、三角関数を使った周期のモデリングについて説明します。異なる周期と振幅を持つ複数の三角関数を足し合わせることで、複雑な周期を近似することができます。三角関数を足し合わせた関数は滑らかであるため、非整数な周期のモデリングや一年間の周期のモデリングに適しています。一年の周期でダミー変数を364個用意することは現実的でない他、うるう年を考慮した周期は365.25日になりダミー変数で表現することは困難です。まとめいかがでしたか。状態空間モデルの例として、ローカルレベルモデルと構造時系列モデルについて紹介しました。状態空間モデルの基礎知識はこちらの記事も参考にしてみてください。G検定を取得するメリットを解説!最弱オセロを初めて攻略した天才オセロ高校生。TrendCOMMENTコメントを残すコメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメント*お名前*メールアドレス*プライバシーポリシーはこちら上に表示された文字を入力してください。