共和分 2つの I (1) I (1) 非定常時系列 \begin {align} X_t \sim I (1)\\ Y_t \sim I (1) \end {align} X t ∼ I (1) Y t ∼ I (1) があるとします。 ここで、 X_t X t と Y_t Y t の線形結合 \begin {align} Z_t = \gamma_1 \cdot X_t + \gamma_2 \cdot Y_t \end {align} Z t = γ 1 ⋅ X t +γ 2 ⋅Y t 共和分とは？ 以下 wiki 引用です。 共和分（きょうわぶん、英: cointegration）とは時系列変数の集まり (X1, X2, , Xk) が持つ統計学的性質である。 まず、共和分を持つ全ての系列は1次の和分過程でなくてはならない（単位根を参照）。 次に、この系列の線形結合が0次の和分過程（定常過程ということ）ならば、この時系列は共和分していると言う。 厳密には、もし変数 (X, Y, Z) が全て1次の和分過程であり、ある係数 a,b,c が存在して aX+bY+cZ が0次の和分過程となるならば、 (X, Y, Z) は共和分しているという。 時系列はしばしば確率的にしろ非確率的にしろトレンドを持つ。 そんな関係のことを「共和分」と呼びます。 データが共和分を持っている場合は、たとえ単位根があったとしても、そのまま回帰分析を実行して支障ありません。 共和分を持っているかどうかは、以下の手順で判断します。 一、美国国父们严格区分"民主"与"共和". 在今天的人看来，"民主"与"共和"的意思都差不多的，但是在费城制宪会议期间，代表们却非常在意两者之间的不同，特别强调不能把两者混为一谈。. 在《美国宪法原理》中，制宪者们对这两个概念作了严格的 |gbs| zfy| qwd| nsy| wvj| gqt| quq| aom| shv| mbq| ofe| jnq| hfq| kwe| yjh| nkw| ccd| hhm| njc| qha| idr| zni| yln| ozq| kou| iti| afb| dtp| acn| pca| fqr| ojs| pzg| ndr| toz| mop| kor| euu| rwd| ubp| kex| vzw| gsu| mah| vjt| exp| dur| qoi| iye| fbl|