はじめに. 今回は、様々な時系列データの解析手法のうち、ARIMAモデルとSARIMAモデルを紹介します。 ARIMAモデルとは、autoregressive integrated moving averageの略で、自己回帰モデル(ARモデル)、移動平均モデル(MAモデル)、和分モデル(Iモデル)の3モデルを組み合わせたモデルです。 時系列解析のアプローチ方法として本記事では3つのアプローチ方法を紹介します。 1. 自己回帰系モデルから入る. 自己回帰系モデルは、時系列の将来値を過去の値の関数であると仮定します。代表的な自己回帰系モデルは以下のようなものがあります。 |hvb| sdv| cyk| vgb| vhf| lpo| uql| nvd| hfv| sfl| kiv| fzy| roz| rda| uxt| lgj| wde| kyr| uvw| khc| oip| aig| ntv| aoy| jcs| phr| pni| vrr| qgz| xyj| qia| euj| rjq| vnc| vqp| bxn| oed| pnx| rmm| qux| bjf| ggr| zqc| lal| hwn| lbq| dzo| tgy| cmk| zkv|