ARXモデルのeXogeneous（外因性）とは？
- ARXモデルのeXogeneousは、外乱を含む情報を表しています。人間の知覚だけでなく、外乱の影響も考慮することが重要です。
- ARXモデルのeXogeneousを含む場合と含まない場合で、モデル化の結果に違いが生じます。外乱の影響を考慮したモデルは、より現実的な予測が可能となります。
- ARXモデルのeXogeneousは、出力の再帰項を指しています。外乱の影響を考慮することで、モデルの精度向上が期待できます。
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ARXモデルのeXogeneous（外因性）の意味
システム同定において利用されるモデルのARX（Auto-Regressive eXogeneous）モデルについての質問です。このモデルを使って人間の動作をモデル化しようとしています。最小二乗法を使って、人間の動作を出力、人間の知覚する情報を入力として同定する予定です。 このARXモデルのeXogeneousの部分の意味と役割が理解できないのですが、詳しい方がいらっしゃいましたら教えてください。外因性というのは、外乱を含むということでしょうか？人間の知覚している情報だけでモデル化するのではなく、外乱の影響も考える必要があるということでしょうか？出力の再帰項のことを指しているのでしょうか？ eXogeneousを含むモデルと含まないモデルでどのような違いが出るかについても教えていただけると幸いです。よろしくお願いします。
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ARモデルは自己回帰のｙの項だけですが、ARXモデルは自己回帰以外の入力項ｕがあります。外乱ではなく、一般的な操作入力の項です。外乱やノイズがある場合は、ｅやｗなどさらに別の項を追加します。 基本的な最小２乗法は外乱やノイズに弱いです。 今回は最小２乗法を使われるということなので、そのような項は無視するのが良いでしょう。 （ノイズ等が問題になる場合は、最尤推定など他の方法を使います） 参考資料 http://arx.appi.keio.ac.jp/wp-content/uploads/2011/05/100036muroi.pdf
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