Mathematica 10の新機能 › 拡張された時系列過程 ›

モデル選択に異なる基準を使う 

赤池情報量規準(AIC)，有限サンプル修正AIC，ベイズ情報量基準(BIC)，シュバルツのベイズ情報量基準(SBC)等のさまざまな選択基準に基づいたデータの時系列モデルを選択する．

In[1]:=
Click for copyable input
X
In[2]:=
Click for copyable input
X
Out[2]=
In[3]:=
Click for copyable input
X
Out[3]=

各基準に対して順位付けされた候補モデルの表を表示する．

In[4]:=
Click for copyable input
X
Out[4]=

各表から上位3つを選び，最尤法を使って調整する．異なる方法を使って推定されたモデルは，順位が異なる場合がある．

In[5]:=
Click for copyable input
X
完全なWolfram言語入力を表示する
In[7]:=
Click for copyable input
X
Out[7]=

各基準に対する順位付け関数を定義する．

In[8]:=
Click for copyable input
X

異なる基準に従って，最適な最尤推定を選ぶ．

完全なWolfram言語入力を表示する
Out[9]//TableForm=

Related Examples

Decide Time Series Process Family and Order from Data Automatically » Identify Conditional Heteroscedacity » Airline Passengers » Constrain the Model Selection Set »
Use Different Criteria for Model Selection » Investigate Time Series Model Residuals » Study Significance of Parameters in Fitted Model » Use Fitted Model to Forecast Time Series »
Model Multiple Exchange Rates » Vector Joint Model versus Univariate Component Models » Use Vector Models with Multiple Strongly Correlated Time Series » Vector Autoregressive Process as Discretized Vector Ornstein–Uhlenbeck Process »
Time Series Processes with Nonzero Mean » Time Series Processes with Initial Conditions » Study Non-weakly Stationary Autoregressive Process » Compute Expectation of Autoregressive Moving-Average Process from Its Definition »
Use Spectral Estimator to Find FARIMA Parameters » Volatility Clustering in a GARCHProcess » Slice Distribution of GARCH(1,1) » Moments of GARCH(1,1) »
Model the Conditional Value at Risk with an ARCHProcess » Expanded Estimation Methods » Broad Performance Improvements »
de en es pt-br zh