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Rで時系列データを時系列解析する モデルを推定し実測値と予測値を比較してみたら面白かったので、記事にしてみました。 さらに予測の精度が悪かった箇所を考察してみました。(2018/6/2更新) 主な参考文献は、田中考文著「Rによる時系列分析入門」です。 使用する時系列データは、経済産業省 鉱工業指数 集計結果より2008年1月から2016年12月までの酒類の総合原指数月次付加価値額生産(IIP)とします。 2017年の酒類のIPPは予測値と比較するために使用します。 なんとなく目についたので酒類にしてみました。 この時系列データを使って2017年の酒類のIIPを予測し、2017年の酒類のIPPを実測値として比較することで予測精度を確認してみます。 ちなみに、使用する時系列データをプロットするとこんな感じ。 データの増減に規則性があり予測しやすそうですが、このグラフだけでは確証が持てません。
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