Rによる予測分析のトレーニングコース

Rによる予測分析

• 予測分析の基礎概論
  
• 指数平滑法について
  
• ARIMAモデルの仕組みと活用法
  
• 『forecast』パッケージの概要と使い方
  

『forecast』パッケージの各機能

• accuracy – 予測精度の評価
  
• Acf – 自己相関関数の計算
  
• arfima – ARFIMAモデルの適用
  
• Arima – ARIMAモデル構築
  
• arima.errors – ARIMA推定結果の誤差情報取得
  
• auto.arima – 最適なARIMAモデルの自動選定
  
• bats – Bayesian時系列予測の実行
  
• BoxCox – データ変換処理の適用
  
• BoxCox.lambda – Box-Cox変換におけるパラメータ推定
  
• croston – 不規則な時系列データへの適用手法
  
• CV – クロスバリデーションの実行
  
• dm.test – 予測モデルの比較検定
  
• dshw – Double Seasonal Holt-Winters法の適用
  
• ets – 指数平滑法シリーズモデルを構築
  
• fitted.Arima – ARIMAモデルの適合値取得
  
• forecast – 時系列予測の実行および結果出力
  
• forecast.Arima – ARIMAモデルに基づく予測処理
  
• forecast.bats – batsモデルを使った予測実施
  
• forecast.ets – 指数平滑法による予測処理
  
• forecast.HoltWinters – Holt-Winters法による予測算出
  
• forecast.lm – 線形回帰モデルに基づく時系列予測
  
• forecast.stl – STL分解を用いた季節調整後の予測
  
• forecast.StructTS – 構造的時系列モデルの予測実行
  
• gas – 天然ガス消費量データの処理用機能
  
• gold – 金価格時系列データ向け機能
  
• logLik.ets – 指数平滑法モデルの対数尤度算出
  
• ma – 移動平均処理の実施
  
• meanf – 平均値を基準とした予測生成
  
• monthdays – 各月の日数情報取得用機能
  
• msts – 複数時系列データの統合処理
  
• na.interp – 欠損値の補間処理
  
• naive – 単純な予測モデルの構築法
  
• ndiffs – 差分処理の回数推定用機能
  
• nnetar – ニューラルネットワークによる時系列予測実装
  
• plot.bats – batsモデルの結果可視化機能
  
• plot.ets – 指数平滑法モデル用のグラフ生成機能
  
• plot.forecast – 予測結果の図示処理
  
• rwf – Random Walk予測法の適用
  
• seasadj – 季節性を除去した系列データ作成
  
• seasonaldummy – 季節ダミー変数の生成処理
  
• seasonplot – 時系列における季節性パターンの描出
  
• ses – Simple Exponential Smoothing法による予測実施
  
• simulate.ets – 指数平滑法モデルのシミュレーション実行
  
• sindexf – 季節インデックス値の生成処理
  
• splinef – スプライン補間を用いた予測算出法
  
• subset.ts – 時系列データ部分抽出用機能
  
• taylor – Taylor展開に基づく予測手法の適用
  
• tbats – Bayesian時系列モデル処理用機能群
  
• thetaf – Theta法による時系列予測の実施
  
• tsdisplay – 時系列データの可視化手法
  
• tslm – 線形回帰モデルを応用した時系列予測処理
  
• wineind – ワイン消費量時系列データ向け機能
  
• woolyrnq – 羊毛繊維需要の時系列処理用機能
  

まとめおよび今後の取り組みについて