ボックス＝ジェンキンス法

Pythonで学ぶARIMAモデル

James Fulton

Climate informatics researcher

ボックス＝ジェンキンス法

生データ $\rightarrow$ 運用モデル

• 同定
• 推定
• モデル診断

同定

• 時系列は定常か
• どの差分で定常化できるか
• どの変換で定常化できるか
• 有望な p, q はどれか

同定ツール

• 時系列を可視化
  • df.plot()
• 拡張Dickey–Fuller検定を使う
  • adfuller()
• 変換や差分を適用
  • df.diff(), np.log(), np.sqrt()
• ACF/PACF をプロット
  • plot_acf(), plot_pacf()

推定

• データで係数を学習
• model.fit() が実行
• AIC/BIC でモデル比較
  • results.aic, results.bic

モデル診断

• 残差は無相関か
• 残差は正規分布か
  • results.plot_diagnostics()
  • results.summary()

判断

反復

• 追加情報で再度実行
• より良いモデルを探す

運用

• 予測の準備完了
  • results.get_forecast()

ボックス＝ジェンキンス

演習に進みましょう！

Pythonで学ぶARIMAモデル