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Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
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
カリキュラム
コース概要
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。
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。
4
季節ARIMA
季節ARIMAモデルを使って、季節性のある時系列データにフィットし予測する方法を学びます。前の章で学んだ内容を活用しつつ、statsパッケージとastsaパッケージにある時系列コマンドの拡張方法も身につけます。
R
Rで学ぶARIMAモデル
コース修了
