MAモデル(移動平均モデル)こちらは、ちょっと込み入ったモデルです。いうのも、「移動平均」という名前が悪い。普通の移動平均の説明をします。こんなデータがあったとします。これを3区間移動平均をしてみます。14となりますこれが移動平均。ようするに3地点の平均をずらしながらやっていったら3点移動平均になるわけです。ここで、緑の部分に注目。÷3あおい部分を見てください。4番目の結果に使用されているデータが3番目2番目の移動平均結果にも用いられていることが分かります。いうことになるわけです。これを利用したのが移動平均モデル。ちなみに、ここには書きませんが、式の形は一欠片も移動平均の式に似ていません。MAモデルだと、一日前と大きな自己相関があるとかいう現象や周期性うまくモデリングすることができます。さきほど説明したARモデルとは密接な関係があるのですが、ここでは紹介しません。3期移動平均モデル(要するに上の例と同じ)はMA(3)と表します。同様にq期移動平均モデルはMA(q)と表記します。ARMAモデル(自己回帰移動平均モデル)名前の通り、さっき解説したモデル(ARモデル、MAモデル)を両方突っ込んだモデルです。モデル)データの差分を取ってからARMAを適用したモデルです。自分はむかし気になったんですが、要するに視点の問題ですね。元々のARMA過程に直すためには、差分を取ることになるわけです。生じるデータ(以下はARIMA(p、d,q)と記します)を作り出すことができます。回和分、MA(q)モデルの寄せ集めだということの指定をします。この時のモデルをARIMA(p、d、q)と記します。モデル)ARIMAモデルに、さらに周期的な変動(季節変動とか)を取り入れさせたモデルです。個分推定することになります。なるくらい多くなりますね。ルを作り続けるのは大変に面倒です。(Tsukuba)など)⇒forecastを探し出してダブルクリックでインストールできます。stepwise=T)があります名前(auto.arima)の通り、全自動でモデル選択をしてくれます。AICを情報量基準として使用してモデル選択をしてねという指定。デフォルトではFなのですが、なんとなく有った方が良いような気がします。ルを作ってみてAICを計算してみましたよ」という計算履歴の一覧をずらずらと表示させることができます。これが大事かというと、AICの計算もれがあるからですね。履歴を見て気になるところは手作業でAICを計算しましょう。stepwice=Tは、計算をケチって素早く終わらせなさいよという指示です(デフォルトはT)。かかってしまいますが、その代り丁寧に計算をしてくれます。私は結構Fにして計算させることが多いですが、どっちの方がいいのかは不明。自動化されているとはいえ、人間が多少は汗を流した方がよいのかもしれません。ケージforecastは、自動SARIMA推定だけでなく、色々な便利な関数が付いています。ケージの中にこんな名前の関数があるのです。ややこしいですね)は大変便利です。将来予測+任意の予測区間の推定が一発で出来上がります。50))で、推定されたモデルの予測値と95%予測区間を50期先まで求めてプロットまでしてくれます。数字そのものが知りたいならばplotを抜いて。50)ってすれば数字がずらずらと出て来ます。95を変えれば色々な予測幅を計算することができます。50%予測区間も95%予測区間も両方同時に求めることができます。便利なパッケージなので、使ってみては?参考文献z。