ARIMAモデルとは？🔋

こんにちは〜ららぽてすらです！

今日はみんな大好きな時系列分析のヒーロー、ARIMAモデルについてお話します！

1️⃣ ARIMAって何？
ARIMAは「Autoregressive Integrated Moving Average」の略。これを日本語にすると「自己回帰和分移動平均モデル」となります。複雑そうですが、時系列データをスマートに予測するための強力な手法です。

2️⃣ ARIMAの3つの要素

• AR (自己回帰): 過去のデータが現在にどれだけ影響しているかを表す部分。
• I (和分): データを定常性を持つように変換する部分。
• MA (移動平均): 過去の誤差が現在にどれだけ影響しているかを表す部分。

3️⃣ どんなときに使うの？
季節性のない時系列データの予測に最適。株価の予測や商品の売上予測など、さまざまなシーンで活躍します！

4️⃣ ARIMAのステップ

• データの可視化: まずはデータをグラフで見てみましょう。
• 定常性の確認: 定常性があるかどうかを確かめるために、単位根検定などを行います。
• パラメータの設定: AR, I, MAの順番でパラメータを選びます。
• モデルの構築 & 予測: 最適なパラメータを使用してモデルを構築し、未来を予測します。

5️⃣ 注意点
ARIMAは強力ですが、すべての時系列データに適しているわけではありません。データの特性や目的に応じて適切なモデルを選ぶことが大切です。

要素	記号	計算式や説明
自己回帰 (AR)	p	Xt = c + φ1 Xt-1 + φ2 Xt-2 + ... + φp Xt-p + εt pはARの過去のデータの数（ラグ）を示す。
和分 (I)	d	原系列から定常系列への変換のための差分の回数。例: d = 1 なら1回差分をとる。
移動平均 (MA)	q	Xt = c + εt + θ1 εt-1 + θ2 εt-2 + ... + θq εt-q qはMAの過去の誤差項の数（ラグ）を示す。