ケーススタディ：気候変動

Pythonで学ぶ時系列解析

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

気温データの分析

  • 気温データ：
    • ニューヨーク市（1870〜2016年）
    • 米国海洋大気庁（NOAA）よりダウンロード
  • インデックスをdatetimeオブジェクトに変換
  • データをプロット
Pythonで学ぶ時系列解析

気温データの分析

  • ランダムウォークの検定
  • 1階差分を取る
  • ACFとPACFを計算
  • AR・MA・ARMAモデルをいくつか適合
  • 情報量基準で最適モデルを選択
  • 今後30年の気温を予測
Pythonで学ぶ時系列解析

練習しましょう！

Pythonで学ぶ時系列解析

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