Pythonにおける自動ARIMAモデル

クズども · 2025年5月20日 08:56:39に投稿

この記事では、Pythonの自動ARIMAモデルとその時系列解析および予測への応用を紹介します。 ARIMA(自己回帰移動平均モデル)は、時系列データのモデリングや予測に広く用いられている古典的な統計モデルです。 Automatic ARIMA Modelは、Pythonの強力なツールで、最適なARIMAモデルパラメータを自動的に選択し、正確な予測結果を提供します。

ARIMAモデルとは何ですか?

ARIMAモデルは、自己回帰(AR)、差分(I)、移動平均(MA)の3つの部分で構成されています。これら3つの要素を組み合わせることで、ARIMAモデルは幅広い時系列データをモデル化・予測できます。

自己回帰(AR):このセクションは主に現在と過去の値の依存関係を説明するために使われます。これは現在の値は過去の値の線形結合から得られることを示しています。
違い(I):このセクションは時系列データを平滑化するために使われます。定常列とは、平均、分散、自己協調分散が時間とともに変化しない直列のことです。
移動平均(MA):過去と現在の誤差の関係を説明するために使われます。これは現在の誤差が過去の誤差の線形結合であることを示します。

ARIMAモデルは、時系列データの性質に応じてAR、I、MAの異なる順序を選択し、最適なフィッティング効果を得ることができます。

Pythonの自動ARIMAモデルの使い方

Pythonの自動ARIMAモデルを使うには、まずstatsmodelsライブラリとpmdarimaライブラリをインストールする必要があります。これら2つのライブラリをインストールした後、モデル選択やフィッティングのためにauto_arima()関数を使い始められます。

auto_arima()関数はpmdarimaライブラリ内の強力な関数で、時系列データの性質に基づいてARIMAモデルのパラメータを自動的に選択します。例を挙げます:

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上記の例コードでは、まずpandasライブラリを使って時系列データを読み取り、日付列をインデックスとして設定します。その後、auto_arima()関数を使ってARIMAモデルのパラメータを自動的に選択し、モデル変数に割り当てます。最後に、fit()関数を使ってARIMAモデルをフィッティングし、モデルのパラメータ概要が印刷されます。

自動ARIMAモデルの応用例

ここでは、Pythonの自動ARIMAモデルを時系列解析と予測に使う実用例を示します。

例えば、各月の売上データを含む販売データセットがあるとします。このデータセットを使って今後数か月の売上予測を図りたいと考えています。まず、データを読み取り、必要な前処理を行う必要があります。

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上記のコードでは、pandasライブラリを使って売上データを読み取り、日付列をインデックスとして設定しました。次にdiff()関数を使ってデータを1階ごとに微分し、データを定常列にします。

次に、自動化されたARIMAモデルを使って将来の販売を予測できます。

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上記のコードでは、auto_arima()関数を使ってARIMAモデルのパラメータを自動的に選択し、モデル変数に割り当てます。次に、fit()関数を使ってARIMAモデルにフィットします。最後に、predict()関数を使って今後数ヶ月の売上を予測し、その結果を日付や売上のデータフレームに変換します。

概要

本記事では、Pythonにおける自動ARIMAモデルの基本原理と使用法を紹介します。自動化されたARIMAモデルは、時系列データの性質に基づいて適切なモデルを自動的に選択し、正確な予測結果を提供します。自動ARIMAモデルを用いることで、時系列分析や予測をより容易に行え、より正確な意思決定が可能になります。この記事が自動ARIMAモデルの理解と応用の参考になれば幸いです!

翻訳元：ハイパーリンクのログインが見えます。

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