自己回帰モデル：機能、プロセス、およびポイント

将来の予測には、多くの場合、技術的な基盤が必要です。 現実の世界では、アナリストは商品の過去の価値や市場のトレンドに基づいて将来の価値を予測します。 統計モデルでは、過去の値の一連の事実データが与えられた場合に将来の値を予測できる場合、自己回帰と呼ばれます。

たとえば、自己回帰モデルを使用して、過去のパフォーマンスに基づいて将来の株価を導き出すことができます。 アナリストは、行動をモデル化するための入力として過去のデータのみを使用します。

したがって、接頭辞「auto」（ギリシャ語の意味は「self」）がautoregressiveという名前で使用されます。 ARモデルは、条件付きモデル、遷移モデル、またはマルコフモデルとも呼ばれます。

自己回帰（AR）モデルについて

統計、計量経済学、さらには画像処理では、自己回帰（AR）モデルは一種のランダムプロセスと見なされます。 つまり、自然、経済などの一連の明確な時変イベントの統計を示すために使用されます。

実際には、時系列で、過去と現在の値の類似性が観察されます。 これは、そのようなデータ内の自己相関の範囲を意味します。 たとえば、今日の株価を知ることで、明日の株価を大まかに予測できることがよくあります。 これは、自己回帰モデルが基づいている側面である相関関係を示しています。

自己回帰（AR）モデルは、回帰法に基づいて構築された予測モデルの1つです。 重回帰モデルは、予測子の線形結合を使用して変数を予測します。 一方、自己回帰モデルは、変数が持つ過去の値の組み合わせを使用します。 自己回帰分布ラグ（ADL）モデルとは異なり、ARモデルは、時系列のエンティティ間のシリアル相関に基づいています。

したがって、自己回帰（AR）は時系列モデルです。 自己回帰モデルは、過去のイベントの値に基づいて将来の値を予測することを目的としています。 前のステップの観測からの入力データを使用し、回帰方程式を使用して次のタイムステップでの値を予測します。 このモデルは、さまざまな時系列問題の正確な予測をもたらす可能性があります。

これは通常、特定の時系列の値とそれらをリードおよび後続する値内で導出された相関（シリアル相関）に基づくアルゴリズムを利用します。 過去の値が現在の値に影響を与えるという仮説により、統計手法は、気象、金融、たとえば経済学、および時間の経過とともに変化するその他のプロセスなどの自然を分析するのに役立ちます。

読む：線形回帰モデル

顕著な特徴

• 自己回帰モデルは、過去の値に基づいて将来の値を予測するのに役立ちます。
• 自己回帰モデルは、将来の傾向を予測するためのテクニカル分析で使用されます。
• 自己回帰モデルは、未来が過去に似ているという理論に基づいています。
• 時系列データは、同じ観測ユニットで複数の期間に収集されたデータです。

予測は、急速な技術の急増などの不安定な状況、または金融ドメインの場合、金融危機などの影響を受ける市況の影響を受けます。

ARプロセス

このプロセスは線形回帰です。 これは、現在の一連のタイムライン内のデータと、同じ一連の過去の1つまたは複数の値の回帰です。

回帰分析では、通常「通常の」線形回帰では、ある時点「t」の結果変数（Y）値は、予測変数（X）に直接関連したままです。

ここで、単純線形回帰とARモデルは、YがXに依存し、Yの以前の値にも依存するという点で異なります。相関分析は、2つの連続変数間の関連を定量化するために使用される手法です。

ARプロセスは確率過程の1つです。 確率論によると、それはある程度の不確実性またはある程度、ランダム性が誘発されます。 ランダム性は、過去のデータセット内で、将来の傾向を簡単に予測できることを意味します。 しかし、1セントパーセント正確になることは決してありません。

このプロセスは通常、近似を取り、ほとんどのイベントで信頼できる「十分に近い」ものです。

ARテイクアウト

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