2015年11月22日に掲載した「Rで周波数解析や成分分解」で、周期240と周期80でSTLを実行した。それから凡そ2週間経過したので、再度解析した結果を載せておく。データは直近の2015年12月7日まで。◎周期80での結果 前回のエントリーでは、周期80の結果を見て次…

前回「Rで周波数解析や成分分解」で、データにSTLを作用させてその結果から今後3ヶ月のシナリオを考えた。 その時思ったことだが、周期変動部分と残差部分の動きが似ている気がした。 そこで、それら2つの相関を計算しようと思ったが、stlの結果から各要素の…

今回は、まずこんなデータを考えてみる。 期間は2006/1/4〜2015/11/20。Rのspec.pgramを使用してピリオドグラムを求める。 spec.pgramはデフォルトでは対数グラフを作成するが、今回は対数化は行わないので、log="no"を指定する。 > spec.pgram(y,log="no") …

前回「Rでar関数や残差分析などの復習」の続き。 今回は、元データを前半と後半に分けて、前半のデータから後半のデータを予測してみる。 > f1min_20151112_Day_0900_1230<-read.csv("f1min_20151112_Day_0900_1230.csv") > f1min_20151112_Day_0900_1230.cl…

前回「Rのts.arima関数を使ってみる」を書いてから、5日経過。 すでに色んなことを忘れているｗｗｗ。1日開けば殆ど忘れます。SE的にすべきことが多いので。今回は、まずRの使い方の復習から。 >setwd("D:\\dev\\DataAnalysis\\Data") >f1min_20151112_Day<-…

今回の目的は、Rの使い方に慣れる・Rの使い方思い出すこと。 従って、適切なモデリングかどうかといったことは気にしない。 １．CSVからデータを読み込む ２．時系列データへ変換する ３．とりあえず、ts.arimaを使用してみる ４．とりあえず、ts.arimaで推…

前回「頭のリフレッシュ 〜 時系列分析３」では、データを加法モデルに分解して遊んでみた。今回は、モデルについて。下図のようなデータを考える。 如何にも単純なグラフである。自己相関はこんな感じ。 > acf(ar1.ts, plot="FALSE") Autocorrelations of s…

前回「頭のリフレッシュ 〜 時系列分析２」では、相互相関で遊んでみた。今回はその時扱ったデータの差分について考えてみる。 Rでプロットするとこんな感じ。なんだか周期的に、-50くらいへ下振れするようなので、周期性を調べてみる。 次の加法モデルを仮…

前回「頭のリフレッシュ 〜 時系列分析１」の続き。前回は１つの時系列データについて、自己相関係数とコレログラムを作ってみた。 今回は２つの時系列データについて考えてみる。とりあえずRでCSVのデータを書いてみた。 見づらいが、気にしないd（´∪｀○）…

ここ１年、システムの仕事ばかりしている。しかも、運用・保守が殆ど。 使わない知識は自ずと忘れていく。そこで息抜きに時系列分析について非常に簡単に整理しておく。 難しいことには触れないので、レベルは高校３年生〜大学１年生といったところ。 下図は…

「時系列データ分析の本を読んでの整理3」の続き。 本はこれ。現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~作者: 横内大介,青木義充出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/02/18メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品…

「時系列データ分析の本を読んでの整理2」の続き。本はこれ。現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~作者: 横内大介,青木義充出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/02/18メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品…

「時系列データ分析の本を読んでの整理１」の続き。本はこれ。現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~作者: 横内大介,青木義充出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/02/18メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品…

読んだ本は、これ。現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~作者: 横内大介,青木義充出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/02/18メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (6件) を見るslideshareにメ…