自己回帰積分移動平均 (ARIMA)

自己回帰統合移動平均 (ARIMA) は、時系列データの分析と予測に使用される統計手法です。これは、一般的な自己回帰移動平均 (ARMA) モデルを一般化したもので、非定常データの問題に対処するための統合コンポーネントが組み込まれています。 ARIMA モデルは、データの短期的な変動や長期的な傾向を予測するのに適しています。

ARIMA モデルは、予測モデルを作成するためのデータ駆動型プロセスである Box-Jenkins 手法から派生しています。 ARIMA モデルは、自己回帰 (AR) コンポーネント、系列を定常化するために必要な差分の数 (「d」で示す)、および移動平均 (MA) コンポーネントの 3 つのコンポーネントに基づいて指定されます。

自己回帰コンポーネントは、異なる期間における同じ変数の値間の相関関係をモデル化します。差分項の数は、データの基本的な傾向や季節性を考慮し、データが定常になることを可能にします。移動平均コンポーネントは、以前の予測の遅延誤差の平均を取ることで、短期的な変動を補正します。

ARIMA モデルは、金融、経済、その他の分野で将来の傾向を予測し、将来を予測するために広く使用されています。これらは、大規模なデータセット内の変数間の関係を予測する予測分析にも使用されます。

ARIMA モデルは複雑な数学的計算を必要とし、効果を発揮するには大量のデータが必要です。さらに、特定のデータセットに合わせて調整する必要があり、そのためには基礎となるデータ パターンを理解する必要があります。 ARIMA モデルは、複数の変数や傾向を含むデータなど、より複雑なタイプのデータをモデル化するように拡張できます。

全体として、ARIMA モデルは時系列分析と予測に役立つツールです。これらはデータの複雑なパターンを明らかにするための強力なツールであり、将来を効果的に予測するために使用できます。