ARIMAモデルで時系列分析および予測

Rのforecastパッケージを使うと（比較的）簡単に時系列分析ができるというので、試してみた。

なにを行うか

１０分おきの温度を計測したデータが手元にあったので、ARIMAモデルを使って分析を行い、この後どのように変化するか予測を行う。

データはこんな感じとなっている。

項目	内容
timestamp	時刻(unixtime)
temp	温度

ARIMAモデルで予測する

forecastパッケージを使い、時系列分析と予測値を出力する。ARIMAと聞いてフィッシャーとかピアソンとかベイズとかにならって有馬という日本人によって提唱されたモデルかと思っていたら、何のことはない自己回帰和分移動平均(AR:Auto Regression I:Integrated MA:Moving Average)の頭文字だったので肩すかしくらったのを覚えている。

結果

黒い線が気温で、グレーや青でプロットされているところが予測範囲。d.arima.forecastに100期先までの予測値が入っているので、その値を使って何かほかのプロセスに使うこともできる。予測するN期のNの値を増やしても平均値に寄っていくだけなので、長期の予測には向かない。