random intro

Author: spring-haru

13a_Random_Variables.ipynb

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     "## ランダム変数の統計的特徴：復習"
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     "### ２つのランダム変数"
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     "#### `.cov`と`.corr()`"
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     "## ホワイト・ノイズ"
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-    "### まとめ"
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-    "GDPや構成要素を含め、マクロ変数の重要な特徴が持続性であることは既に確認済みだ。（[自己共分散（自己相関）](sec:10-autocovariance)を参照しよう。）従って，上の結果からわかることは，自己共分散が`0`であるホワイト・ノイズだけではマクロ変数の持続性を説明できないということであり、景気循環を理解するためには自己共分散が正の値になる経済モデルが求められる。では、どのようなモデルなのだろうか？この問いに答えるために、まずは統計的なモデルである自己回帰モデルを考察し、それを出発点として議論を進めていく事にする。"
+    "GDPや構成要素を含め、マクロ変数の重要な特徴は持続性（正の自己相関係数）である。\n",
+    "この点については次章で確認するが，その基本となる統計的モデルである自己回帰モデルを考察し、それを出発点として景気循環の議論を進めていく事にする。"
    ]
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-    "## 自己回帰モデル：AR(1)"
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     "### 説明"
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     "### ３つの例：持続性の違い"