偏自己相関
partial autocorrelation
自己相関だと、期中の相関がまじってしまうので、それを取り除きたい。
隼本 の説明でどういうものかは理解できた。
こちらにも解説がある
自己共分散と自己相関 | 時系列データにおけるある時刻の観測値とその過去のある時刻の観測値との相関
２次(lag2)の偏自己相関を求める場合、
(t-1)のデータで、
tを予測したときの誤差
t-2を予測したときの誤差
上記の２つの誤差(t-1の影響を排除したものと考えられる)の相関を偏自己相関とする。
4期の差の偏自己相関の場合であれば、３期前のデータと現時点のデータ、３期前のデータと４期前のデータ。
偏相関係数とは、計算の流れが違う。
これは、重回帰分析のようなやり方?
隼本の作者のサイトによいグラフがあった。記事はよくよめてないけど。
Pythonによる時系列分析の基礎 | Logics of Blue
https://gyazo.com/76afa884a66a78f381a76bb7a3a0051f
ノートのメモ、記憶のフックとして。
https://gyazo.com/5c108a1871884e2a3601df4d96737b66
#statistics #時系列
https://www.youtube.com/watch?v=DeORzP0go5I