★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/var%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB/ Rを用いたVARモデ ル の簡単な解説と計算方法を載せます。 VARモデルとは 前回紹介したのは1変量のARIMAモデルというものでした。 これは「過去の自分のデータから将来の自分を予測する」というものです。たとえば、2000年にサンマがたくさんいたら過去の2001年にもたくさんい ることになるだろうという風に、サンマの予報をするなら、サンマの漁獲量だけに注目してして予測をします。 でも、去年餌になるプランクトンが多かったから今年はサンマが増えた、という風に、「ほかのやつら」の影響を受けているかもしれませ ん。 そんな場合をモデルで表して予測をしてやろうというのが今回扱うVARモデルという

★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/%E7%8A%B6%E6%85%8B%E7%A9%BA%E9%96%93%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%A8%E3%81%AF/ 状態空間モデルとはいったい何で、どんな時に使うといいのか、使うとどんなご利益があるのかということについて書きます。 状態空間モデル関連のページ 状態空間モデル　　　　　　　状態空間モデルのことはじめ ｄｌｍの使い方 Ｒで正規線形状態空間モデルを当てはめる ロー カルレベルモデル　　　ｄｌｍパッケージを使ってローカルレベルモデルを当てはめる 季節とトレンド　　　　　　　　dlmパッケージを使って季節成分とトレンドの入ったモデルを作る 状態空間モデルに関しては、大枠を説明してから 少しずつ補足

★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/%E5%AD%A3%E7%AF%80%E3%81%A8%E3%83%88%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%89/ dlmパッケージを使って、ちょっと複雑な正規線形状態空間モデル（動的線形モデル）を推定します。 今回は、トレンド成分と季節成分の入った状態空間モデルを推定し、予測を行うところまでを行います。 状態空間モデル関連のページ 状態空間モデル　　　　　　　状態空間モデルのことはじめ ｄｌｍの使い方 Ｒで正規線形状態空間モデルを当てはめる ロー カルレベルモデル　　　ｄｌｍパッケージを使ってローカルレベルモデルを当てはめる 季 節とトレンド　　　　　　　　dlmパッケージを使って季節成分とトレンドの入ったモデルを作る 作成日　　２０１

★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