→ taiyoh/p5-Data-ChangeFinder · GitHub → taiyoh/p5-Data-AnomalyDetect · GitHub fluent-plugin-anomalydetectの動作がかっこよかったので、もうちょっとfluentに頼らずにカジュアルに使えないかな、と思ったのが発端です。 変化点検出のアルゴリズムはいくつかある、というところまではググって分かってきたのですが、じゃあそれらをPerlで１から実装できるのか、というとそこまでの力はないので、謹んでfluent-plugin-anomalydetectに入っていたFluent::ChangeFinderの実装をごっそりPerlに移植させていただきました。内部が理解できてないのに移植できるのかよ、ってのは全くその通りなのですが、とりあえずリファレンスになるruby側の実装を、同梱されてたテストデータ

前回の記事では計量時系列分析とは何ぞや？みたいなところをやりましたので、今回はいろはのイともいえるARIMAまわりから始めていこうと思います。 ということで改めて、使用テキストはいつものこちらです。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る 以下タイトルにのっとってRで各モデルの挙動を見ながらやっていきます。 必要なRパッケージ {forecast}をインストールして展開して下さい。Rそのものの初心者向け説明はここでは全面的に割愛するので、適宜何かしらの初心者向け説明をご参照あれ。 今回のモデルで目指すもの 前回の記事では、要は「自己相関が大事よー」という話を何度もしました。ということは、時系列モデリング