始める無料で始める

auto.arima() のオプションを試す

auto.arima() は多くの異なるモデルを推定する必要があり、できるだけ高速に動作させるためにさまざまな近道が使われます。そのため、最小の AICc 値を持たないモデルが返されることがあります。auto.arima() により良いモデルを見つけさせるには、任意引数 stepwise = FALSE を追加して、より大きなモデル集合を探索するようにします。

ここでは、あらかじめ読み込まれている a10 データに対して ARIMA モデルを見つけてみます。a10 には、1991 年から 2008 年までのオーストラリアにおける糖尿病治療薬補助金（月次、単位は豪ドル百万）が含まれています。演習を始める前に、コンソールで内容を確認してください。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶ予測入門

コースを見る

演習の手順

  • auto.arima() のデフォルト設定を用いて a10 の ARIMA モデルを推定し、fit1 に保存します。
  • 段階的探索を使わずに auto.arima() を実行して a10 の ARIMA モデルを求め、fit2 に保存します。
  • コンソールで両方の fit1 と fit2 に対して summary() を実行し、どちらがより良いモデルかを判断してください。小数点以下 2 桁で、そのモデルの AICc 値はいくつですか？ その数値を AICc に代入します。
  • 最後に、AICc に基づいてより良いモデルを使い、2 年先の予測をプロットします。h をそれに合わせて設定してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Find an ARIMA model for a10
fit1 <- ___

# Don't use a stepwise search
fit2 <- ___

# AICc of better model
AICc <- ___

# Compute 2-year forecasts from better model
___ %>% ___ %>% ___
コードを編集して実行