AI用語集
人工知能の完全辞典
時系列
一定または不定の時間間隔で測定された変数の観測値の連続で、時間的な傾向やパターンを分析するために使用される。時系列は、進化する現象をモデル化するために金融、気象学、経済学において基本的なものである。
定常性
時系列の平均、分散、自己相関が時間的に一定である統計的特性。定常性は、多くの統計モデルを適用し、予測の妥当性を確保するために不可欠である。
ディッキー-フラー検定
時系列の定常性を判断するために単位根の存在を検証する統計的検定。拡張ディッキー-フラー検定（ADF）は、モデル化前に定常性の仮説を検証するために一般的に使用される。
指数平滑化
過去の観測値に指数関数的に減少する重みを付けて、最近の傾向を捉える予測手法。この方法は、強い季節性がない系列に対して効果的であり、短期予測を容易に計算する。
ホワイトノイズ
観測値が独立で同一分布を持ち、平均ゼロ、分散一定の確率過程。ホワイトノイズは、モデルの適合性を評価するための基準として機能し、純粋な予測不可能性を表す。
差分
傾向を除去し定常性を達成するために、各観測値から前の観測値を引く変換。差分は、非定常系列にARIMAモデルを適用する前の重要な予備段階である。
フーリエ変換
時系列を基本周波数に分解して周期的成分を分析する数学的ツール。高速フーリエ変換（FFT）により、時系列データ内の隠れた周期性と高調波を特定できる。
ボラティリティ
時系列における価格や値の変動の尺度で、不確実性とリスクを定量化する。ボラティリティは特に金融において、市場の不安定性を評価しGARCHモデルを較正するために研究される。
変化点
時系列データの統計的特性が有意に変化する時点。変化点の検出により構造的変化を特定し、予測モデルを適応させることができる。
偏自己相関関数
中間のラグの影響を制御しながら、観測値とその過去の値との相関を測定する指標。PACFはARIMAモデリングにおける自己回帰過程の次数を決定するために不可欠である。
時間的補間
隣接する観測値を用いて時系列データの欠損値を推定する技術。補間は時間的連続性を保持し、完全なデータを必要とする分析方法の適用を可能にする。
パワースペクトル
時系列データの分散を周波数領域で表現し、各周波数におけるエネルギーを示すもの。スペクトルは支配的な成分を明らかにし、データの潜在的なサイクル特性を把握するのに役立つ。
残差
観測値と時系列モデルによる予測値との差であり、モデルの適合誤差を測定する。残差分析はモデルの検証と捕捉されなかったパターンの特定を可能にする。