Pythonで学ぶ時系列解析

このチャプターでは、いくつかの基本的な時系列モデルを学びます。ホワイトノイズやランダムウォークが含まれます。

このチャプターでは、時系列の自己回帰（AR）モデルを学びます。これらのモデルは系列の過去の値を用いて現在の値を予測します。

このチャプターでは、もう一つのタイプである移動平均（MA）モデルを学びます。さらに、ARモデルとMAモデルを組み合わせて強力なARMAモデルを構築する方法も見ていきます。

このチャプターでは、コインテグレーションモデルを用いて2つの系列を同時にモデル化する方法を学びます。最後に、ニューヨーク市の気温の時系列データを用いたケーススタディで締めくくります。