診断

ここからはモデル診断の段階です。これまでに、元の時系列は定常だが外れ値が1点あるかもしれないことを確認しました。ACF と PACF を使って有望なモデル次数を特定し、多くのモデルを学習して AIC と BIC で検証しました。

その結果、ARMA(1,2) モデルがデータに最も適合していると分かりました。次は、本番運用に移す前に、そのモデルの予測を入念にチェックします。

時系列 savings は読み込まれており、ARIMA クラスも環境にインポートされています。