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80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = i=1 i=1 n λ x i e λ i=1 x i! = λ n i=1 x i e nλ n i=1 x

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I L01( Wed) : Time-stamp: Wed 07:38 JST hig e, ( ) L01 I(2017) 1 / 19

3. みせかけの相関単位根系列が注目されるのは これを持つ変数同士の回帰には意味がないためだ 単位根系列で代表的なドリフト付きランダムウォークを発生させてそれを確かめてみよう yと xという変数名の系列をを作成する yt=0.5+yt-1+et xt=0.1+xt-1+et 初期値を y は 10

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本文/扉1

プログラム


Program


平成20年5月 協会創立50年の歩み 海の安全と環境保全を目指して 友國八郎 海上保安庁 長官 岩崎貞二 日本船主協会 会長 前川弘幸 JF全国漁業協同組合連合会 代表理事会長 服部郁弘 日本船長協会 会長 森本靖之 日本船舶機関士協会 会長 大内博文 航海訓練所 練習船船長 竹本孝弘 第二管区海上保安本部長 梅田宜弘

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: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V F1 + E1; V2 = 25*V *F1 + E2; V3 = 16*V *F1 + E3; V4 = 10*V F2 + E4; V5 = 19*V99

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International Classification of Diseases (ICD) について :[3][4] Standard diagnostic tool for epidemiology, health management and clinical purposes. This i

Transcription:

spurious correlation spurious regression

xt=xt-1+n(0,σ^2) yt=yt-1+n(0,σ^2)

n=20 type1error(5%)=0.4703 no trend 0 1000 2000 3000 4000 p for r

xt=xt-1+n(0,σ^2) random walk random walk variable -5 0 5 variable -4-2 0 2 4 6 8 10 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 time time i.i.d. normal variable -2-1 0 1 2 3 xt=n(0,σ^2)

Granger & Newbold, 1974 Phillips, 1986

n=20 type1error(5%)=0.4703 no trend histgram of p value for r resource output type error for r=0 0 1000 2000 3000 4000 0 100 200 300 400 500 0 500 1000 1500 2000 p for r p (difference) p for r

n=20 type1error(5%)=0.4703 no trend 0 1000 2000 3000 4000 p for r

histgram of correlation coefficient r histgram of correlation coefficient r 0 100 200 300 400 500 600 0 500 1000 1500-1.0-0.5 0.0 0.5 1.0-0.4-0.2 0.0 0.2 0.4 r r (difference)

n=20 type1error(5%)=0.4173 no trend 0 1000 2000 3000 4000 0 1000 2000 3000 4000 n=20 type1error(5%)=0.4703 no trend p for r p for tau

sd=1and5 n=100 type1error=0.7610 0 2000 4000 6000 p value for r

type1error=0.7593 unif vs unif type1error=0.7695 unif vs normal 0 2000 4000 6000 0 2000 4000 6000 8000 p value for r p value for r

type1error=0.0497 RW vs iid 0 100 200 300 400 500 p value for r

sine curve 4cycles sine curve 2cycles sine curve 1 cycle variable -1.0-0.5 0.0 0.5 1.0 variable -1.0-0.5 0.0 0.5 1.0 variable -1.0-0.5 0.0 0.5 1.0 0 20 40 60 80 100 time 0 20 40 60 80 100 time 0 20 40 60 80 100 time

sine curve 4cycles sine curve 2cycles sine curve 1 cycle type1error=0.2764 RW vs sine4cycles type1error=0.6461 RW vs sine2cycles type1error=0.8541 RW vs sine1cycles variable -1.0-0.5 0.0 0.5 1.0 variable -1.0-0.5 0.0 0.5 1.0 variable -1.0-0.5 0.0 0.5 1.0 0 20 40 60 80 100 time 0 20 40 60 80 100 time 0 20 40 60 80 100 time 0 500 1000 1500 2000 2500 0 1000 3000 5000 0 2000 4000 6000 8000 p value for r p value for r p value for r

sine curve quarter cycle type1error=0.8693 RW vs sine1/4cycle variable 0 2000 4000 6000 8000 0 20 40 60 80 100 time p value for r

xt=xt-1+n(0,σ^2) random walk random walk variable -5 0 5 variable -4-2 0 2 4 6 8 10 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 time time i.i.d. normal variable -2-1 0 1 2 3 xt=n(0,σ^2)

n=20 n=10000 n=20 type1error(5%)=0.4703 no trend n=10000 type1error(5%)=0.9755 no trend 0 1000 2000 3000 4000 0 2000 4000 6000 8000 10000 p for r p for r

1.0 0.8 type1 error rate (5%) 0.05 0 2000 4000 6000 8000 10000 sample size (n)

n=10000 n=10000 type1error(5%)=0.9755 no trend 0 2000 4000 6000 8000 10000 p for r

n=10000 n=10000 type1 error rate 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 level of significance

Granger & Newbold, 1974 Phillips, 1986

xt=θx xt-1+n(0,σ^2) θx 1 θx 1

i.i.d. normal coef=0.95 coef=0.98 θx 0.00 θx 0.95 θx 0.98 variable -2-1 0 1 2 3 variable -4-2 0 2 variable -6-4 -2 0 2 4 0 20 40 60 80 100 time 0 20 40 60 80 100 time 0 20 40 60 80 100 time random walk coef=1.01 coef=1.02 θx 1.00 θx 1.01 θx 1.02 variable -4-2 0 2 4 6 8 10 variable 0 5 10 15 variable -30-25 -20-15 -10-5 0 0 20 40 60 80 100 time 0 20 40 60 80 100 time 0 20 40 60 80 100 time

Granger et al (2001) Applied Economics, 33: 899-904.

xt=θx xt-1+n(0,σ^2) θx 1 θx 1

θx=0.98 θx=0.95 type1error=0.674 theta=0.98 type1error=0.6028 theta=0.95 0 1000 3000 5000 7000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 p value for r p value for r θx=0.90 type1error=0.5029 theta=0.90 0 1000 2000 3000 4000 5000 p value for r

yt=α+β xt yt=α+β xt+εt εt 0

yt=α+β xt yt=α+β xt+εt εt 0

n=100 n=1000 Distribution of b n=100 RW Distribution of b n=1000 RW 0 100 200 300 400 500 600 700 0 200 400 600-4 -2 0 2 4 b -4-2 0 2 4 b n=2000 Distribution of b n=2000 RW 0 200 400 600-4 -2 0 2 4 b

n=100 n=1000 Distribution of a n=100 RW Distribution of a n=1000 RW 0 200 400 600 800 1000 0 50 100 150 200 250 300-40 -20 0 20 40-20 0 50 100 150 200 a n=2000 +20 Distribution of a n=2000 RW -50 0 50-50 -100 +100 a +50-150 -100-50 0 50 100 150

var(b) 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 500 1000 1500 2000 sample size (n) var(a) 0 100 200 300 400 500 500 1000 1500 2000 sample size (n)

resource output time series resource output time series y output (resource) 0 5 10 15 output (resource) 0 5 10 15 0 20 40 60 80 100 time 0 20 40 60 80 100 time

resource output type error for r=0 resource output correlation 0 500 1000 1500 2000 0 500 1000 1500 0 p for r 1-1.0-0.5 0.0 0.5 1.0-1.0 r r +1.0