↑: [[G検定に関する知識]] - 時系列データにおいて、**ひとつの変数の過去の値から未来を予測する**モデル - ARはAuto-Regressive（自己回帰）の略 - 時系列データ＝時間順に並んだデータ（株価、気温など） - 「自分自身の過去に回帰する」のでAR（自己回帰） - 派生：ARIMA・SARIMA - cf. [[ベクトル自己回帰モデル]] - cf. [[回帰]] - AR(p)：x_t = c + φ₁x_{t−1} + … + φ_p x_{t−p} + ε_t（**線形**） - 過去値を特徴量・目標値とする教師あり学習的な枠組み（教師なし学習ではない）← ひっかけ - **定常性**を前提。トレンドを持つ非定常系列は差分などの前処理が必要