722.538720#p=1で1次のVARモデルになる。どちらも生成したモデルに近い係数になってますね。グレンジャー因果性グレンジャー因果性はcausality{vars}で検定できます。引数のcauseでどちらからの因果性なのかを指定します。0.09653帰無仮説は因果性なしですので、どちらも有意水準1%で、因果性ありとなってますね。$instantとあるのは、瞬時的因果性を表し、遅れてではなく、同時点での因果性があるかどうかの検定になります。こちらは、帰無仮説が棄却されず因果性があるとは言えなさそうです。ARモデルをArima{forecast}で作成して、ARモデル、VARモデルの推定値をグラフに書いてみます。geom_line(aes(y=values),col="red")VARモデルで予測せっかくARモデル、VARモデルを作ったので、予測を比べてみましょう。forecast{forecast}はあまり{vars}との相性がよくないので今回はpredict{stats}を使います。labs(title="VAR")ARモデルの場合はすぐに平均値へ回帰していますが、VARモデルは一度上方に上がり、緩やかに収束しています。持たないために長期の予測には使いにくいです。最後はインパルス応答関数です。こちらはirf{tsDyn}を使います。#n.aheadで何期先の影響まで見るのかを指定します。10)#plot関数を使うと簡単に描画できます。plot(imp)#しかしいつものごとくggplotを使いました。Y",x="lag")まとめ今回は多変量時系列について書いてみました。予測には向いていませんが、グレンジャー因果性やインパルス応答関数など、変数同士の関係性を明らかにするにはVARモデルは便利ですね!※本記事は筆者が個人的に学んだことをまとめた記事なります。数学の記法や詳細な理論、筆者の勘違い等で誤りがあった際はご指摘頂けると幸いです。最初に時系列の概略を学ぶにはオススメの書籍です。時系列解析はイメージが湧きにくく難解な書籍が多いですが、この書籍は非常に読みやすい内容になってます。見るRを使っている方は是非ともオススメしたい書籍です。古いパッケージを使用している箇所もありますが、理論、実践ともに分かりやすく、時系列解析のイメージが掴みやすいのです。93回この商品を含むブログを見る言わずもがな時系列解析といえば一番有名な沖本本です。理論的な背景がしっかりとまとめてあり、時系列を学ぶための必読書といっても過言ではありません。レベルは高いので、上記2冊のような入門書の後に読むことをオススメします。20:26じっくり学ぶ時系列解析~多変量時系列解析VAR編~Tweet関連記事2020-01-08時系列予測パッケージ{prophet}を使って、ブログアクセス数を予測する。はてなブログPro大学院で疫学統計を学んでいます。データサイエンティストを目指して、初心者目線から統計学、機械学習など学んだことをまとめていきます。パッケージ{prophet}を使って、ブログアクセス数を予測する。medi_data0826スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。