h-wadsworth02 https://blog.hatena.ne.jp/h-wadsworth02/ データの裏側を歩く https://www.medi-08-data-06.work/ 時系列解析 R 一変量時系列の代表格であるARIMAモデルは、過去の自分が現在へ影響していることを前提としていました。しかし、時系列データではその他の変数から影響を受けることは往々にしてあります。 例えば、あるお店の売り上げは、そのお店の過去の売り上げだけでなく、周辺のライバル店の売り上げ、景気の影響、気温、店長さんの気分など様々な要因が影響すると考えらます。 そんな多数の変数同士の関連も含めて考えることができるのが、多変量時系列モデルの良いところです。 さらには、ライバル店の売り上げは、自分のお店の売り上げにはどれぐらい影響があるのか、など変数間の動的な変動を見ることで因果関係も推定できてしまいます。 今回… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.medi-08-data-06.work%2Fentry%2Fmultiple_time_serise0322" title="じっくり学ぶ時系列解析~多変量時系列解析VAR編~ - データの裏側を歩く" 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/h/h-wadsworth02/20190323/20190323201132.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2019-03-23 20:26:52 rich https://www.medi-08-data-06.work/entry/multiple_time_serise0322 1.0 100%