問題 No.1257
時系列データの解析において、予測対象となる将来のある時点の値を、過去の自分自身の値の線形結合にノイズを加えることで定式化し、未来の傾向を予測する古典的な統計モデルはどれか。
【正解の解説】
ARモデル
ARモデル（自己回帰モデル）は、過去の自身の値を用いて未来の値を予測する、最も基本的な統計モデルの一つです。
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【その他の選択肢の解説】
移動平均モデル(MAモデル)
MAモデル（移動平均モデル）は、過去の予測誤差の積み重ねによって値を予測するモデルです。
自己回帰和分移動平均モデル(ARIMAモデル)
ARIMAモデルは、ARモデルとMAモデルを組み合わせ、より複雑な時系列データに対応できるようにした拡張モデルです。
状態空間モデル
状態空間モデルは、観測できない内部状態を仮定して推論を行う、より包括的な予測枠組みです。