問題 No.813
時間の経過とともに変化する売上データや株価などの時系列データを分析する際、「過去の自分自身のデータ（過去の数値）」が現在の数値に直接影響を与えているという仮定のもとで未来の値を予測する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、過去の自分自身のデータを使って未来の値を予測する、時系列分析の基本的なモデルです。
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【その他の選択肢の解説】
主成分分析
主成分分析は、多数のデータを少ない変数に要約して分析しやすくするための手法であり、時系列の予測モデルではありません。
ロジスティック回帰
ロジスティック回帰は、あるデータが特定のグループに属する確率を予測するための分類アルゴリズムです。
サポートベクターマシン
サポートベクターマシンは、データを分ける境界線を学習して分類や回帰を行うアルゴリズムであり、時系列データ特有の性質を直接扱うものではありません。