自己回帰モデル (Autoregressive Model)
自己回帰モデル（Autoregressive Model）とは、時系列データ分析で用いられる統計モデルの一つです。その名の通り、「自己」の過去のデータに「回帰」することで、現在の値を予測またはモデル化します。
自己回帰モデルの基本的な考え方
具体的には、ある時点における時系列データの値が、それより過去の有限個の時点における自身の値と、説明することのできないランダムな誤差項の線形結合で表されると仮定するモデルです。
回帰分析との違い
一般的な回帰分析が、ある変数を別の説明変数によって説明しようとするのに対し、自己回帰は変数を自分自身の過去の値によって説明しようとします。