時系列データの概要

時系列データは、次の3つに分類できる

1.トレンド

・全体として上昇傾向にあるのか、下降傾向にあるのか

・移動平均などを用いると、季節変動が除かれ、長期的なトレンドが見える

2.季節変動

3.不規則変動

時系列データの予測手法

1.線形回帰

2.成長回帰　

　非線形なモデル

3.AR(自己相関モデル)

4.MR(移動平均モデル)

5.ARMA(自己回帰移動平均モデル)

自己回帰と移動平均を用いる

6.ARIMA(自己回帰和分移動平均モデル)

ARMAにデータの差分を加味

7.SARIMA(季節自己回帰移動平均モデル)

ARIMAに季節変動を加える