時系列分析
自己相関やトレンド検出を使い、時間の経過とともに収集されたデータを分析・予測します。
「時系列分析」はCoddyKit上の無料R Academyレッスンです。 これはレッスン2/3です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはR Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 R Academyコースには全3レッスンが含まれています。
時系列分析入門
時系列分析入門
時系列分析は、時間の経過とともに収集されたデータ点を調べ、傾向、季節性、パターンを特定するために使用します。
時系列データの読み込み
時系列データの読み込み
ts()関数を使用して、Rで時系列オブジェクトを作成します。
data <- ts(c(100, 120, 130, 150, 170, 180), start=c(2020,1), frequency=12)
plot(data, main='Time Series Data')時系列の分解
時系列の分解
decompose()関数は、時系列をトレンド成分、季節成分、ランダム成分に分解します。
decomposed <- decompose(data)
plot(decomposed)傾向の特定
傾向の特定
移動平均によって変動を平滑化し、長期的な傾向を明らかにします。
library(zoo)
trend <- rollmean(data, k=3, fill=NA)
plot(data, type='l')
lines(trend, col='red', lwd=2)季節性の検出
季節性の検出
季節性とは、一定の間隔で繰り返されるパターンのことです。
plot(decomposed$seasonal, main='Seasonal Component')時系列の自己相関
時系列の自己相関
acf()関数は、過去の値と現在の値の相関を測定します。
acf(data, main='Autocorrelation Plot')ARIMAによる予測
ARIMAによる予測
ARIMA（自己回帰和分移動平均）は、広く使われている時系列予測モデルです。
library(forecast)
model <- auto.arima(data)
forecasted <- forecast(model, h=5)
plot(forecasted)予測精度の評価
予測精度の評価
平均絶対誤差（MAE）と平均二乗平方根誤差（RMSE）を使用して、予測精度を測定します。
accuracy(forecasted)まとめ
まとめ
このレッスンでは、次のことを学びました。
- 時系列データを作成して分析する方法
- 傾向、季節性、自己相関を検出する方法
- ARIMAを使用して予測し、その結果を評価する方法
よくある質問
「時系列分析」レッスンは無料ですか？
はい。「時系列分析」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、R Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 R Academyコースには全3レッスンが含まれています。
「時系列分析」で何を学びますか？
自己相関やトレンド検出を使い、時間の経過とともに収集されたデータを分析・予測します。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでR Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
R Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのR Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン2/3です。
「時系列分析」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このR Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのR Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。