Regression modelEconometrics / time series
ベイズARIMAモデル
ベイズARIMAモデルは、古典的なBox-Jenkins ARIMAフレームワークとベイズ推論を組み合わせたものです。自己回帰パラメータと移動平均パラメータの単一点推定値を得る代わりに、それらに事前分布を割り当て、観測データを使用して信念を完全な事後分布に更新し、整合性の取れた不確実性定量化と確率的予測を可能にします。
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出典
- Pole, A., West, M., & Harrison, J. (1994). Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis. Chapman & Hall. ISBN: 978-0412416903
- Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Autoregressive Integrated Moving Average Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/bayesian-arima-model
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