★新サイト完成しました! 3秒後に自動的に移動します 変わらない方は こちらからどうぞ http://logics-of-blue.com/%E6%99%82%E7%B3%BB%E5%88%97%E8%A7%A3%E6%9E%90_%E7%90%86%E8%AB%96%E7%B7%A8/ ここからは、予測理論 の本命、時系列解析の紹介に移ります。 時系 列解析は、回帰分析とは違ってあまり知らない人も多いと思うので、ざっと解説を載せておきます。 それ と、便利なパッケージ forecast の紹介も。 時系列解析って何? 回帰分析だと、なにかの要因から結果を予測します。一方時系列解析は、過去のデータから未来を予測するという手法です。 たとえば、一年前に魚が豊漁だったら、今年も豊漁になりやすいとか、そういう関係性があるのかというところを調べて予測に活用します。もちろん、回帰分析 のように別の要
時系列解析入門 学習院大学 福地 純一郎 2002 年 5 月 8 日 このノートの目的は, 時系列解析とは何なのかを大まかに知ることである。 1 時系列データ 時系列データとは時間の流れとともに順番に観測されたデータのことである。たとえば, 為替レート, GNP, ある地点での気温, 牛乳の売上などは, 時間の順番に並んでいれば時系 列データである。時点 t に観測されたある変数の値を yt で表すとしよう。観測された時 点が 1, 2, . . . , T であれば, この場合時系列データは {yt }T=1 = {y1 , y2 , · · · , yT } t と表される。時系列データの例をあげよう。 350 (1) 3 x 10 4 300 2.5 250 2 200 1.5 150 100 1 50 0.5 0 0 20 40 6
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