時系列解析入門    5章 最小２乗法 Yoshifumi  Seki  (Gunosy  Inc)   2015.04.07

5.1  回帰モデルと最小２乗法 •  ynを目的変数,  xn1,..,xnmを説明変数とすると き以下を回帰モデルという   •  行列を用いて以下のように表現できる    

5.1  回帰モデルと最小２乗法 •  回帰モデルの対数尤度を最大にする回帰係 数aを求めるためには以下を最小化すればよ い   •  これを最小２乗法と呼ぶ  

5.3  AICによる次数選択 •  次数:  説明変数の個数m   •  AICによって説明変数の個数を選択するため にはj個の変数を用いた回帰モデルのAIC_jを 求め最小となるjを選択すればよい  

5.4  データの追加と分割処理 •  全データメモリに乗せると計算は辛い   •  一部のデータから求められていれば，データ を追加してパラメータを更新することは容易で ある  

5.5  AICによる変数選択 •  5.3節でみたような形は説明変数を採用する 優先順位が決められているケース   •  本節では優先順位も決める   – 説明変数の優先順位のインデックスベクトル   •  上記のモデルから最適なモデルを選択する   – 　　　個のモデルができる

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