Rで学ぶ予測入門

Rで学ぶ予測入門

Rob J. Hyndman

Professor of Statistics at Monash University

学習内容

  • 時系列の探索と可視化

  • 予測の単純なベンチマーク法

  • 指数平滑法とARIMAモデル

  • 先進的な予測手法

  • 予測精度の測定

  • 最適な手法の選択

Rで学ぶ予測入門

教科書

Hyndman, R. J. & Athanasopoulos, G. (2017)

Forecasting: principles and practice, 第2版

  • OTexts.org/fpp2/ で無料公開

  • 関連Rパッケージ fpp2 にデータセット

  • 全例のRコードを提供

表紙画像

Rで学ぶ予測入門

時系列データ

  • 時間順に観測されたデータ列

  • 例: IBMの株価(日次)、ロンドンの降水量(月次) など

外食需要の系列

予測とは、将来の観測がどのように続くかを推定することです。

Rで学ぶ予測入門
オーストラリアの月次外食支出の予測

3年の予測

  • トレンドや季節性などの特徴を考慮する予測法は何か。

  • 予測精度はどう測るか。

  • 良い予測モデルはどう選ぶか。

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演習に進みましょう！

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