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無条件の平方和(SSE)を自由度(n-k)で割ったもの。つまり、分散推定値はSSE / (n – k)で求められます。これはランダムショックatの分散の推定値です。これについては、第 “ARIMAモデル”の節で説明します。
は平均yiです。
自己回帰演算子が定常性を満たしているかどうか、 定常性を満たしているかどうかは、φ(z) = 0のすべての根が単位円の外にあるかどうかで判断されます。
メモ: φ演算子とθ演算子の定義については、第 “ARIMAモデル”の節で説明しています。
パラメータの名前。各モデルの節に説明があります。モデルには、切片や平均項を含むものがあり、 その場合は関連する定数推定値も表示されます。定数推定値の定義については、ARIMAモデルの説明を参照してください。
各パラメータがゼロであるという帰無仮説の検定統計量。パラメータの検定統計量は、パラメータ推定値とその標準誤差の比です。帰無仮説が成立している場合、この統計量はStudentのt分布に近似的に従います。一般に、t値の絶対値が2より大きいと、そのパラメータ推定値は有意であると判定できます。絶対値が2というのは、0.05の有意水準にほぼ相当するからです。
各パラメータに対して計算されたp値。p値は、帰無仮説が正しいという仮定のもとで、現在のデータから計算されている値よりも、絶対値が大きなt値が得られる確率です。