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コース

Rで学ぶARIMAモデル

基礎スキルレベル
更新日 2024/08
Rで時系列データにARIMA(自己回帰和分移動平均)モデルを適合させ、専門的スキルを身につけましょう。
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RProbability & Statistics
4時間
13 ビデオ
45 演習
3,600 XP
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コース説明

このコースでは、Rを使って時系列データにARIMAモデルをあてはめるスキルを身につけます。まず、Rのstatsパッケージのツールを使って時系列データの性質を探ります。次に、Rパッケージastsaを用いて、(正しいモデルがわかっている)シミュレーションデータにさまざまなARMAモデルをフィットする方法を学びます。基礎をマスターしたら、実データに統合型ARMA、つまりARIMAモデルを適用する方法を学びます。ARIMAモデルの妥当性の確認方法や、時系列データの予測方法も身につけます。最後に、astsaパッケージを使った予測を含め、季節データへのARIMAモデルの当てはめ方も学びます。

前提条件

Time Series Analysis in R
1

時系列データとモデル

時系列データの性質を調べ、その挙動を説明するARMAモデルの基礎を学びます。ARMAモデルで分析できる形にするために、生の時系列データを準備する基本的なRコマンドも学びます。
チャプターを開始
2

ARMAモデルの当てはめ

ARMAモデルの世界を探り、これらのモデルを時系列データに当てはめる方法を学びます。モデルの同定、正しいモデルの選び方、データに当てはめた後の検証方法を理解します。Rのstatsパッケージとastsaパッケージにある時系列コマンドの使い方も学びます。
3

ARIMAモデル

定常な時系列にARMAモデルを当てはめられるようになったら、非定常な時系列に対する統合型ARMA(ARIMA)モデルを学びます。statsパッケージとastsaパッケージの時系列コマンドを使って、実データにモデルをフィットします。
Rで学ぶARIMAモデル
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