Python：時系列分析（その１） : 分析技術とビジネスインテリジェンス
Python pandasとstatsmodelsを用いた時系列分析についてまとめる。pandasは欠損値の処理や移動平均の算出に、statsmodelsはARIMAなど時系列解析の実施に用いるとよさそう。以下の内容について順次取り上げていきたい。 ●単純移動平均 ●自己相関関数（ACF：Auto Correlation Function） ●偏自己相関関数（PACF：Partial Auto Correlation Function） ●自己回帰過程：AR(p) ●自己回帰移動平均過程：ARMA(p, q) ●自己回帰和分移動平均過程：ARIMA(p, q, d) ●多変量自己回帰過程：VAR(p) ●状態空間モデル ARIMAまでがひとつの系列のみを対象とした分析。VARはARの多変量版で、ある系列を予測するのに他の系列のデータも活用する。状態空間モデルは、観測方程式と状態方程式（真の
カルマンフィルターで時系列データの欠損値補完 - kingqwertの覚書
研究, R時系列データって状態空間モデルの中で捉えやすいのでこれを使って、時系列データの欠損値補完について考えていきます。若干、タイトルは釣り気味ですが、気にしないでいただきたいです。僕のイメージとしては、GDPみたいな定期的な時系列データに、ある一定の割合で欠損が入った場合です。昔やったカルマンフィルターを使いつつ、欠損値補完についてのRのコードを晒していきます。ちなみに、予測→フィルターのあとで、みんな大好き固定区間平滑化の手法でより精度を上げています。カルマンフィルターの説明は省略しますが、簡単に言うと、一般状態空間モデルのなかでも、線形ガウス空間モデルに基づくアルゴリズムの一種です。ぶっちゃけ、線形ですし、ガウスですし、なかなか仮定が強いかなと思うのですが、それが嫌だなと思う人はモンテカルロフィルター（粒子フィルター）でやってみてください。暇なときにこれも書いていこうと思います。本
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ex1113.html（時系列解析／演習：ＡＲモデルの同定）
今日の例題 「 ＡＲモデルの同定 」 解説： ＡＲ（自己回帰）モデルによる時系列の予測 時系列 x(s) のＡＲモデルによる予測は，以下の式で与えられる。 ここで，a(m) はＡＲ係数で，e(s) は予測誤差である。いま次数Ｍが最適な大きさで，この式が最良な線形予測（予測誤差の2乗平均が最小）になっているとすると，e(s) は x(s-k)，k=1,2,･･･ とは全く相関のない白色雑音になってはずである。したがって，この式に x(s-k) をかけて期待値を取る操作を行うと，このときのＡＲ係数が満足すべき，以下のYule-Walker方程式が得られる。 時系列の自己共分散関数 E[x(s)x(s-k)] = Rxx(k) が与えられれば（適切に推定しておけば），この式から，ＡＲ係数を求めることができる。ＡＲ係数が定まれば，時系列 x(s) のパワースペクトルは，以下の式で与えられる。ここで
ARモデルのパラメータ推定法[ストレスと自律神経の科学]
ARモデルのパラメータ推定法 自己回帰モデル（AR法）を用いたパワースペクトル密度算出 その１ 少しおさらいと確認をしておきます。ストレス指標であるLF／HFは、交感神経活動と副交感神経活動のバランスを心拍変動の時系列データから計算したものでした。この自律神経バランスとしてのストレス指標を計算するためには、まず心拍変動時系列からパワースペクトル密度を算出する必要がありました。パワースペクトル密度はウィーナーヒンチンの定理を利用して自己相関関数からフーリエ変換により求める他に、自己回帰モデル（ARモデル）を利用して求めることもできます。ここではこのARモデルを利用する方法を解説します。 自律神経指標として心拍変動時系列の周波数解析をする文献では、特に断りもなく「心拍変動時系列データを自己回帰モデル（AR法）で分析すると次の式のパワースペクトルP(ｆ)を得る」とさらりと以下の式を出します。 こ
時系列データの季節調整法
季節調整とは 社会経済や経済の動向等を把握するため、売上高や支出額など様々な統計が官公庁から発表されている。 こうした経済指標や時系列データは、当然、細かい増減や傾向的な増加ないし減少を示すが、同時にボーナスの時期に増える（家計支出など）、夏に増える（ビールの売上など）といった季節の変化や社会的慣習・制度等の影響も受けるものである。 しかし、たとえば平日に比べて休日に増える傾向をもった統計データについて、ある月に前月よりも祝日や休日が多かった場合、たとえ結果の数値が前月よりも高かったとしてもそれだけでは前月よりも高くなったと単純に判断することはできない。 そのため、こうした季節的な要因、すなわち季節変動を元のデータ（原系列）から取り除くことを季節調整という。 時系列データから季節要因を除去するにあたっては、ごく単純には前年同月の値と比べるという方法もあるが、1年前の数字と比較しているため、
時系列解析 / 需要予測：Minkyのよもやま日記：SSブログ
まずは、擬似データの作成から。 stanを使い、モデルを2つ試しました。 モデル1: 広告効果をベクトルで表現する ################################################## transformed parameters { alpha[i] = mu[i] + c1[i]*ad_flg[i]; } model { mu[i] ~ normal(mu[i-1], s_w); c1[i] ~ normal(2*c1[i-1]-c1[i-2], s_c1); y[i] ~ normal(alpha[i], s_v); } ################################################## mu: 水準 今日の水準 = 昨日の水準 c1: 広告効果 広告効果は滑らかであるという仮定から 今日の水準 - 昨日の水準 = 昨
Autoregressive integrated moving average - Wikipedia
This article's lead section may be too long. Please read the length guidelines and help move details into the article's body. (January 2024) In statistics and econometrics, and in particular in time series analysis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is a generalization of an autoregressive moving average (ARMA) model. To better comprehend the data or to forecast upcoming se
時系列データ分析 - hnami.net_Pukiwiki
2014-06-19 SandBox 2014-04-15 microexam 2013-05-11 DCIO 2013-03-15 game2013 2013-03-08 MCmicro 2012-09-18 game2010 2012-02-17 microexamold microexam2010 2011-04-19 appmicro 2011-01-04 semielemental2 2010-04-01 kihonmicro 2009-06-01 radvance 2009-05-17 AICを使った変数選択 step02 step01 stepaiccsv FrontPage 2009-05-13 ロジット分析とプロビット分析 2009-05-10 赤池の情報量基準 2009-05-05 時系列データ分析(2) radvance 時系列データ † そろり新左衛門の倍増話は後世
アメリカ経済の健全性を予測
近年，アメリカ経済の健全性を予測することはこれまでになく困難になっています．アメリカの小売業界の多くに従業員管理ソフトを提供するKronos社では，Mathematica とユニークなデータソースを使い，アメリカ経済の健全性を示す景気先行指標であるKronos Retail Labor Indexを作成しています． 新しい経済指標の必要性 「過去数十年の間にアメリカ経済は，官民双方における物理的なインフラストラクチャで消費される商品が国内総生産(GDP)の最も大きな割合を占める商品ベースの経済から，可処分所得を使おうというアメリカの消費者の気持ちが経済成長の機動力となる経済へと様変わりしました」とKronos社の主席エコノミストであるRobert P. Yerex博士は述べています．特に製造業がジャストインタイム生産工程へと移行し始めたことで，在庫水準等の物理的なサプライチェーンの動態に基
季節調整法 X-12-ARIMA について
X-12-ARIMAはアメリカセンサス局（U.S. Census Bureau）で開発された季節調整法（Seasonal Adjustment）です。 日本でも月次や4半期の統計の季節調整法として最もよく使われています。しかし、実際に使ってみようという場合、日本語の資料が少なく、統計的な知識も必要なため、かなり高いハードルがあります。ここでは、とりあえず X-12-ARIMA を使ってみたいという人向けにページを作成してみました。実際に使って見ると、それほど難しいということはないので、多くの人に使ってもらえるようになればと思っています。 毎月の売り上げや4半期の決算数字を比較する場合、季節によって売り上げが変動することが多く、前月や前期と比較することが困難なため、普通は前年同月比や前年同期比を使います。しかし、前年同月比では最近の動きがよくわからないという欠点があります。X-12-ARIM
X-12-ARIMA 使用手順
２．データファイルの作成 ・ARIMAで使用できるようにデータファイルを変換する。 ・指定のデータの並びに変換して、textファイルで保存。 ３．スペックファイルの作成 ・ARIMAのスペックファイルを作成する。スペックファイルは拡張子が".spc"となっているファイル。テキストファイル作成と同様の手順で、最後に拡張子を変える。 ・ARIMAモデルの決定や外れ値の抽出、回帰変数の採用など演算プログラムを決定する。 ・スペックファイルの内容によって、季節調整データが変化する。 ４． "実行"し出力する ・ARIMAの"実行ファイル"で、作成したスペックファイルを指定し演算を実行する。 ・季節調整データを出力し、そのデータを使用する。 １．時系列データの収集 ・少なくとも60データ（月データ：5年分、期データ：15年分）を準備 ２．データファイルの作成 ・エクセル等にて、縦1列、または縦＝年・
重量センサを利用した消耗品の使用量予測システム.pdf
Auto-IDラボラトリは、MITのAuto-IDセンターの発展的解消とともに、2002年に世界六大学に設置された自動認識技術を用いた情報システムに関する研究開発グループです。”Architecting the Internet of Things”を共通の研究モットーとして活動しています。Auto-IDラボラトリは、自動認識に関する国際標準団体GS1の研究開発機関としても機能しながら、各ラボは独自の研究にも取り組んでいます。 慶応大学に設置された日本ラボでは、自動認識、無線に関する基礎技術開発に取り組みながら、特に産業分野での非効率・無駄をインターネット技術、自動認識技術の組み合わせで解消するシステムの研究・実証も行っています。
時系列 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "時系列" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2021年3月） 時系列（じけいれつ、英: time series）とは、ある現象の時間的な変化を、連続的に（または一定間隔をおいて不連続に）観測して得られた値の系列[1]（一連の値）のこと。例えば、統計学や信号処理で時間経過に従って計測されるデータ列であり、（通常、一定の）ある時間間隔で測定される。均一間隔では無い場合は点過程と呼ぶ。 概略[編集] 時系列解析や時系列分析はそのような時系列を解釈するための手法であり、データ列の背後にある理論（なぜそのような時系列になったのか？）を見
時系列分析 ３
目次 時系列分析 ３ 白色雑音 白色雑音 自己回帰モデル（AR Model) 自己回帰モデル（AR Model) 自己共分散関数 Yule-Walker方程式の導出 自己共分散関数の求め方 ARモデルとスペクトル スペクトル（m=1の場合） スペクトル（m=1の場合） スペクトル（一般の場合） ARモデルの推定 PPT Slide PPT Slide ARモデルによる予測 予測誤差の性質 長期予測 長期予測の誤差 例： 長期予測 次数選択の問題 FPEによる次数選択 FPE 情報量規準（AIC) ARMAモデル ARIMAモデル SARIMAモデル シミュレーション 一様乱数の作り方 いろいろな乱数の作り方 PPT Slide ARモデルによるシミュレーション 多変量AR(MAR,VAR)モデル 使用データ 金融政策の分析とシミュレーション ー 時系列モデルによる分析・予測・制御 － PP
arma and arch
メールマガジン（経済用語解説） メールマガジン全体の目次 最近号のメールマガジン 第65回 時系列分析 共和分(コインテグレーション) 第63回 金融リテラシー 第62回 経済基礎数学(マクロ経済学編) 等比数列 第61回 インフレーション・ターゲティング 第60回 マイナス金利 第59回 チャート分析 第58回 ランダムウォーク 第64回 時系列分析 ARMAとARCH[top] 2003年12月16日更新 2003年11月07日発行 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 国経館 時系列分析 ＡＲＭＡとＡＲＣＨ メールマガジン No.123 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ みなさん，こんにちは．笹山です． このメールマガジンは国際経済学科のメールマガジン「国経館」の１つとして， 国際経済学科のすべての学生に配
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自己回帰移動平均モデル - 歴史に探る数理・物理法則の始まり:携帯Wiki
時系列解析 X-12-ARIMA: Minkyのよもやま日記
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