大雑把に言うと、時系列解析とは過去のデータから未来を予測する分野。時系列データは通常のデータと異なり各値が強い相関を持つケース(非定常性)や”誤差が累積してゆく(ランダムウォークなど)”ケースが多く存在しており回帰分析など一般的に良く知られている手法とは相性が悪いことが多い。故に時系列解析特有のアプローチが必要。Rを使った時系列解析の大まかな流れとして Identification : Data preparation, then Model Selection Estimation and testing Application 具体的な手順の1つのアプローチとして以下のような流れがある。 データをRで読み込む ts( )メソッドでdataを時系列データ化する 時系列データをplot( )して可視化 acf( ) メソッドによって定常性を調べる もし非定常なら回帰分析を利用したDetre
![時系列解析入門 - Stats Hack!!](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9e9034d4c14ba6b22d7260772f4cba42917a51c7/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkyu9q%2F20140213%2F20140213232848.png)