使用データシミュレーションデータと、Rにもともと入っているサンプルデータを用います。シミュレーションデータはこちらset.seed(1)d<-arima.sim(n=200,model=list(order=c(2,0,2),ar=c(0.2,0.7),ma=c(0.7,0.3)),sd=sqrt(1))ARIMA(2,0,2)モデルが推定できれば正解です。こちらはARMA過程であって、和分過程ではありません。われる安定した挙動を示します。「定常過程」についての詳しい説明は参考文献をどうぞ。一つ、和分過程のデータも用意してみます。dd<-arima.sim(n=200,model=list(order=c(2,1,2),ar=c(0.2,0.2),ma=c(0.7,0.3)),sd=sqrt(1))さっきの和分過程で無いデータとは大分と違った挙動をすることを確かめます。季節的周期変動があるデータとして、AIrPassengerというデータを用います。千人)のデータで、時系列解析のサンプルデータとして割と有名なものです。data<-ts(AirPassengers[1:132],start=c(1949,1),frequency=12)AirPassengersのうち、最後の一年間はテスト用として省いておきました。しいかどうかを見極めます。いうデータにおける1〜132番目のデータのみを用いると言う指示を。年の単位1からスタートということを。一単位は一年間の12分の一⇒要するに月単位データだと言うことを表します。startは1949年の1月ということになります。1、和分過程で無いデータまずはモデリングしてみます。597.42うまいこと、ARIMA(2,0,2)モデルを選択できました。「もっとも良い」として引っ張ってきてしまいます。要するに、予測値の方が実測値よりも常に大きいとかいうような系統的な誤差があれば失敗ということになります。うまくモデリングできていないことになります。誤差はあくまでも、誤差らしくあるような状態が理想である訳。んなグラフが出てきます。3つグラフが出てきますが、一番上が残差のプロット。2番目が残差の自己相関です。これはなるべく小さい方がよいです。誤差(ホワイトノイズ)」になっているかの検定プロットです。最後に予測をしてみます。c(50,95)とすると、95%予測区間と、50%予測区間が両方同時にもとまります。