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Rで計量時系列分析：AR, MA, ARMA, ARIMAモデル, 予測 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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
F.5.13. ARMAモデル | R Financial & Marketing Library
定常時系列分析を行なうにあたり、 ARMA (AutoRegressive Moving Average: 自己回帰移動平均)モデルを想定します。 実際は、ARIMAモデルに内包されるかたちで 分析を行ないます（関数も存在します）が、 ARモデル、MAモデル、ARMAモデル、ARIMAモデル、GARCHモデル という流れの一環として、トピックとしてあげてみました。 ARMAモデルは、ARモデルとMAモデルを合わせたモデルです。 ARモデル = p次の自己回帰モデル MAモデル = q次の移動平均モデル ARMAモデル = ( p, q )次の自己回帰移動平均モデル Case 1. 例として、Rが保有するデータセット treering を使用して、 ARMAモデルを想定した定常時系列分析を行なってみます。 treering は、木の年輪を時系列で保有しているデータセットです。
F.5.14. ARIMAモデル | R Financial & Marketing Library
定常時系列分析を行なうにあたり、 ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average: 自己回帰和分移動平均)モデルを想定します。 ARIMAモデルはデータそのものは非定常ですが、 階差をとることでARMAモデルに従うモデルです。 階差（difference） ARIMA( p, d, q )モデル Case 1. 例として、Rが保有するデータセット WWWusage を使用して、 ARIMAモデルを想定した定常時系列分析を行なってみます。 WWWusage は、インターネット使用者数を時系列で保有しているデータセットです。 tsdisplay()関数を使用して、自己相関係数や偏自己相関係数の 状態を確認します。 tsdisplay()関数は、パッケージ forecast にあるので、 まずは、forecast を読み込みます。
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