時系列データへの回帰分析 | Logics of Blue新規作成：2017年05月16日 最終更新：2017年05月16日 ここでは、時系列データを手にした際に、どのような手順で回帰分析をかけていけばいいのか、フローチャートを交えて解説します。 時系列データは特殊でして、普通の回帰分析を行うと、p値がおかしくなり、正しく検定ができなくなることがよくあります。これを見せかけの回帰と呼びます。 シミュレーションを通して、見せかけの回帰という現象を確認したうえで、それらに対応する手法としての単位根検定・共和分検定・一般化最小二乗法(GLS)の基本的な考え方とRでの実装方法について説明します。 ソースコードはまとめてこちらに置いてあります。 スポンサードリンク 目次 時系列データへの回帰分析フローチャート 単位根と見せかけの回帰 データチェック1 単位根検定とADF検定 解決策１ 差分系列への回帰分析 差分系列への回帰分析の問題点 データチェック２ 共
