Generate Data (ARIMA)
概要
この演算子は、ARIMAプロセスから時系列を生成します。
詳細
このプロセスは、自己回帰項と移動平均項によって定義され、時系列の以前の値が次の値にどの程度強く影響するかを定義します。演算子の結果は、時系列を含む単一の属性です。
分化
Generate Data
この演算子は、新しいExampleSetも生成します。多くの異なる生成関数を提供し、ラベル属性を持つExampleSetを生成できます。
出力
- arima（IOObject）ARIMA時系列を表す1つの属性のみを持つExampleSet。
パラメーター
- name_of_new_time_series_attributeこのパラメーターは、返される新しい時系列属性の名前を設定します。範囲：
- coefficients_of_the_auto-regressive_termsこのパラメーターリストは、自己回帰項の係数を指定します。範囲：
- coefficients_of_the_moving-average_termsこのパラメーターリストは、移動平均項の係数を指定します。範囲：
- constantこのパラメーターは、ARIMAプロセスの開始点を設定します。範囲：
- standard_deviation_of_the_innovationsこのパラメーターは、イノベーションの標準偏差を設定します。新しい各データポイントに追加される変動の量を制御します。範囲：
- lengthこのパラメーターは、生成された時系列の最終的な長さです。新しいExampleSetのサンプルの数です。範囲：
- use_local_random_seedこのパラメーターは、 ローカルランダムシードを使用する必要があるかどうかを示します。選択すると、この演算子専用にローカルシードが使用されます。範囲：
- local_random_seed use local random seedパラメーターがオンの場合、このパラメーターはローカルランダムシードを決定します。範囲：
チュートリアルプロセス
サンプルARIMAプロセスの生成
ARIMA時系列を生成する単純なプロセス。
