ボックス・ジェンキンス法
ボックス・ジェンキンス法（ボックス・ジェンキンスほう、Box–Jenkins method）は、統計家のジョージ・ボックスとグウィリム・ジェンキンスにちなんで名付けられたもので、時系列分析に自己回帰移動平均（ARMA）モデルまたは自己回帰和分移動平均（ARIMA）モデルを適用して、過去の時系列データに対する時系列モデルに最も適合するものを求めるものである。 == モデリングアプローチ == オリジナルのモデルでは、3段階の反復的なモデリング手法を採用している。
ボックス・ジェンキンス法（ボックス・ジェンキンスほう、Box–Jenkins method）は、統計家のジョージ・ボックスとグウィリム・ジェンキンスにちなんで名付けられたもので、時系列分析に自己回帰移動平均（ARMA）モデルまたは自己回帰和分移動平均（ARIMA）モデルを適用して、過去の時系列データに対する時系列モデルに最も適合するものを求めるものである。 == モデリングアプローチ == オリジナルのモデルでは、3段階の反復的なモデリング手法を採用している。
ボックス・ジェンキンス法（ボックス・ジェンキンスほう、Box–Jenkins method）は、統計家のジョージ・ボックスとグウィリム・ジェンキンスにちなんで名付けられたもので、時系列分析に自己回帰移動平均（ARMA）モデルまたは自己回帰和分移動平均（ARIMA）モデルを適用して、過去の時系列データに対する時系列モデルに最も適合するものを求めるものである。 == モデリングアプローチ == オリジナルのモデルでは、3段階の反復的なモデリング手法を採用している。
出典: Wikipedia「ボックス・ジェンキンス法」 · CC BY-SA 4.0
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