まずはモチベーションを高めるために、プロジェクト名を決める。名前は大事。
分類名を何にするかを決めかねていた。
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とりあえず、ARIMAを使いたい。
ARIMA：ありま、アリマ、ありーま、、、、関係ないけど、有馬とか、、、音の響きがここちよい？
案）
[1]ARIMAの一夜づけ
※まだ、Nth primeの残差が線形であるとは断定していない、、、
[2]ARIMAの一夜干し
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たまたま、
Google Maps Hacks -地図検索サービス徹底活用テクニック- (単行本（ソフトカバー）) Rich Gibson (著), Schuyler Erle (著), 武舎 広幸 (翻訳), 福地 太郎 (翻訳), 武舎 るみ (翻訳)
の
[はじめに]で、hackが、”ある問題に対する[にわか仕立ての]解決法や、、、”から、
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本件は、
[arima hack] に決定する。
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本件の仕込みデータは、以下。
=>現段階までにチェックした本を列記。
[1]考える技術としての統計学―生活・ビジネス・投資に生かす (NHKブックス 1101) (単行本) 飯田 泰之 (著)
一言コメント：初めて、ARIMAを知りました。本当の初心者にわかりやすい。
***
＜以下、SA図書館＞ :2008/05/xx:now
[2]Excelでやさしく学ぶ時系列―明日を支配する時系列 (単行本) 石村 貞夫 (著), ステファニー リヒャルト (著)
一言コメント：最後は、SPSSの流れになる。Excelで入り口から中をのぞいた感じ。
[3]時系列解析入門 (単行本) 北川 源四郎 (著)
一言コメント：数式がメイン。現時点では、スキップ。あとから、挑戦したい。
[4]SGCライブラリ 19臨時別冊・数理科学2002年12月「時系列解析入門」～ 線形システムから非線形システムへ ～宮野尚哉(弘前大学准教授) 著
一言コメント：なにか流れがつかめたような、、、
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当面、やることは、
[1]分析ツールの用意
[2]テストデータの用意 ※ベンチマークデータに使用。
=>白色ノイズ
=>擬似AR(n)データ：？？？
=>カオスデータ (ローレンツ？等)
[3]テストデータによる分析ツールの特徴を把握
[4]Nth prime残差を分析ツールに適用
=>AR,MA,ARMA,ARIMAが有効か？
=>カオスか？
を見極めたい、、、
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(以下、英語に変換: by excite) :modified a little...
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The rest error of Nth prime is made and the rapid tailoring method of the time series analysis is made another to set up by the flow that analyzes the time series. To improve motivation first of all, the project name is decided. The name is important. Whether the distinguished name was made what was not able to be decided.
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I want to use ARIMA for the time being.
ARIMA: It is, and is it and is the sound of Arima or the sound ..reeling.. .., alima.. ..rolling.. comfortable though it is ..,.. unrelated?
Idea)
[1]Cram of ARIMA- It is not concluded that the rest error of Nth prime is linear still.
[2]It dries it at night of ARIMA.
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By chance ) Google Maps Hacks
Takeshi Hiroyuki (translation), Taro Fukuchi (translation), and Takeshi ..Rich Gibson (.. ..writing.. ..Schuyler Erle (.. ..writing..
seeing (translation)Introduction and hack :
from "Solution of a rapid tailoring to the problem of it is".
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This case
It decides it to arima hack.
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The training data of this case : as follows.
The book checked until the present stage is enumerated
@@@ here. @@@
~~~
Now, doing :.
[1]Preparation for analytical tool
[2]It uses it for preparation * bench mark data of the test data.
=>White noise
=>PseudoAR(n) data?
=>Chaos data(Lorenz?)
[3]The feature of the analytical tool by the test data is understood.
[4]The Nth prime rest error is applied to the analytical tool.
=> AR, MA, ARMA, and ARIMA effective?
=Is it > chaos?I want to ascertain.
end
[3]fitValの傾向(x=n,y=fitVal) ,range=(from n=8 to n=18)
