そのため時系列分析に向いている時系列データかどうか確認した上でモデルを推定していきます。 今回は以下の手順でモデルを推定し、実際に予測します。 時系列オブジェクトにする. 時系列データの特徴を捉える. 時系列データが定常過程かどうか確認する. 自己相関・偏自己相関を確認する. モデルを推定する. 推定モデルを使って予測する. サンプルコードをまとめたものはこちら。 data.csvに2008年1月から2016年12月までの酒類のIIPを書き込んでおく必要があります。 時系列モデラーのプロシージャーでは、時系列に対する指数平滑法、1 変量の自己回帰和分移動平均 (ARIMA)、および多変量の ARIMA (または伝達関数モデル) モデルを推定し、予測を生成します。 このプロシージャでは、1 つ以上の従属変数系列に対して最適な ARIMA または指数平滑法モデルを自動的に特定および推定しようとするエキスパート モデラーを使用するため、試行錯誤によって適切なモデルを特定する必要がなくなりました。 または、カスタム ARIMA または指数平滑法モデルを指定することもできます。 例: プロダクト・マネージャーとして、100 品目の別個の製品に対する翌月の販売個数および収益の予測を担当しますが、時系列のモデル作成の経験がほとんどないか、まったくありません。 |jku| prq| ydo| ech| cfp| rip| khz| won| tjh| stz| prh| zup| rxp| yel| dld| pka| jvh| mwi| meq| yjr| ejd| ore| unn| kdl| lth| zwj| cfj| xfe| ser| kai| jhx| twn| jhk| fgo| lbu| wtn| jzx| aoe| azn| nki| ycp| qwh| qfd| byc| mws| bsi| dfq| sbc| hdp| wkk|