kiririmode https://blog.hatena.ne.jp/kiririmode/ 理系学生日記 https://kiririmode.hatenablog.jp/ ai python 業務でAIばかり考えることになっているのですが、データからモデルを学習し、そのモデルを使って未知のデータに対して推論を行う技術群をAIと呼ぶとすると、いわゆる統計モデルでの機械学習も当然その中には含まれます。従って、統計モデルを用いた異常検知も当然AIという広大なスペクトラム上にある。 異常検知の第一歩は「正常データを予測できるモデル」を作ることです。そこで本稿ではまず、自己回帰和分移動平均モデル（ARIMA）およびその季節拡張版（SARIMA）を使い、時系列データの予測を行ってみました。 題材 概形 ダウンサンプリング STL分解 ADF検定 ACF/PACF SARIMAモデル AR（自己… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fkiririmode.hatenablog.jp%2Fentry%2F20250507%2F1746627720" title="SARIMAモデルによる時系列データの予測を行い異常検知適用への準備をする - 理系学生日記" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/k/kiririmode/20250507/20250507215252_original.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-05-07 23:22:00 rich https://kiririmode.hatenablog.jp/entry/20250507/1746627720 1.0 100%