「自己回帰」とはどういう意味ですか？
目次
自己回帰は、時系列データを分析するための統計的手法だよ。時系列データは、株価、天気データ、交通量など、特定の時点で記録された観測値の集まり。
自己回帰の仕組み
自己回帰では、シリーズの現在の値を過去の値に基づいて予測するんだ。例えば、明日の気温を予測したいときは、過去数日の気温を参考にすることになる。過去の値が未来の値を予測する手がかりになるってわけ。
自己回帰の応用
この手法は、金融、経済、環境研究などさまざまな分野でよく使われてる。歴史的データに基づいて未来のトレンドを予測することで、専門家たちがより良い意思決定をするのに役立つよ。例えば、金融アナリストが株価を予測したり、経済学者が経済成長率を予測したりすることがある。
自己回帰の利点
自己回帰は、シンプルなパターンでも複雑なパターンでも扱えるから便利なんだ。時間を通じての関係性をモデル化できる柔軟なツールで、いろんな分野での計画や戦略に役立つよ。