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ARIMAモデルとは（時系列解析）

時系列分析の一般な目的とは，以下のことを指します．

• 系列的データが示す現象の構造を特定化すること
• 将来の現象を予測すること

この目的を達成するために，観測された時系列データのパターンを特定化し，モデル化して，将来の予測を行います．このモデルの代表的なものがARIMAモデル（Autoregressive Integrated Moving Average：自己回帰和分移動平均モデル）です．

ARIMAモデルの使用方法

ARIMAモデルの使用例については，JUSEパッケージ活用事例シンポジウムでの発表内容をご覧ください．

『時系列分析（ARIMAモデル）の機能とその活用』へ

主な内容

ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average)モデルとは

1. AR(Auto Regressive)モデル
2. MA(Moving Average)モデル
3. ARMA(Auto Regressive Moving Average)モデル
4. ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average)モデル

時系列解析手順と事例概要 ある化学製品の産出量のデータ

本システムの機能・特徴

式あてはめ

メニューボタン「式あてはめ」を押すと，プロットされたデータについて式をあてはめ，パラメータを求めることができます．ここで扱える式は，1次式，2次式，単純指数曲線，ゴンペルツ曲線，ロジスティック曲線です．

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※ 「画面はJUSE-StatWorks/V4.0のものです」

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