ARIMA

平易に言うと: 過去の値と過去の予測はずれから次の値を予測する、時系列予測の定番モデル。

前提知識

• [[stationarity]] 定常性
• [[autocorrelation]] ACF/PACF

利用シーン

売上予測、需要予測、在庫計画、株価やレートの短期予測など。

非定常な系列を差分によって定常化した上で、自己回帰(AR)と移動平均(MA)の項を組み合わせて予測を行う。

ARIMA(p, d, q)
p: AR次数, d: 差分階数, q: MA次数

用語集

• AR次数(p): 過去何時点の値を使うか
• 差分階数(d): 定常化のために何回差分を取るか
• MA次数(q): 過去何時点の誤差を使うか