こんにちは〜ららぽてすらです♪
最近、データ分析の世界でよく耳にする「ARMAモデル」。その魅力をキャッチーに解説していきますよ✨
💡 ARMAモデルのロジック
ARMAとは「自己回帰移動平均モデル」の略。これは、過去のデータの影響と、過去の予測誤差の影響の両方を組み合わせて、未来のデータを予測する方法です。具体的には、過去の実際のデータ値と、過去の予測がどれだけ外れていたかの情報から、次に何が起こるかを予測します。
🔧 手を動かしてみよう！ARMAの手法
- まず、データがどれくらいの範囲の過去を参考にしているか（ARの次数）と、どれくらいの範囲の過去の誤差を考慮に入れるか（MAの次数）を選択します。
- 次に、これらの情報を元にモデルのパラメータを計算します。
- そして、未来のデータの予測を開始！
🤔 いつARMAモデルを使うの？
主に、時系列データが明確なトレンドや季節性を持たない場合、つまり、データが安定している（ステーショナリティがある）時に最適です。そういったデータの背後に潜むパターンを探るのに役立ちます。
🌈 ARMAモデルで何がわかるの？
ARMAモデルを使うと、データの背後に隠れているパターンや、未来の予測値がどれだけ確かかなどの情報が手に入ります。また、どの過去のデータや誤差が、現在や未来のデータにどれくらい影響しているかも知ることができますよ！
まとめ
ARMAモデルは、時系列データ予測の強力な味方！データの背後の秘密を解き明かすのに使ってみてくださいね😉
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| モデル名 | 自己回帰移動平均モデル (ARMA) |
| 数式 | \(X_t = c + \phi_1 X_{t-1} + ... + \phi_p X_{t-p} + \theta_1 \varepsilon_{t-1} + ... + \theta_q \varepsilon_{t-q} + \varepsilon_t\) |
| ロジック | ２つの部分から成る：自己回帰(AR)部分と移動平均(MA)部分。ARは過去の値が現在の値にどれだけ影響するかを示し、MAは過去の誤差が現在の値にどれだけ影響するかを示す。 |
| 手法 | 1. モデルの次数(p,q)の選択 2. パラメータの推定 3. 予測やシミュレーション |
| 使用時の状況 | ステーショナリティを持つ時系列データの予測に最適。季節性がない場合やトレンドが取り除かれた後のデータに対してよく使われる。 |
| 何がわかるのか | 過去のデータや誤差から未来の時系列データの動向やパターンを予測することができる。また、過去のデータが現在のデータにどれだけ影響を与えているかの度合いも理解できる。 |
