ARIMAモデルとは？複雑な流れも予測する

ARIMAモデルとは何か

前回の「自己回帰（AR）モデル」は過去のデータを見て次を予想しましたが、もしデータがずっと右肩上がり（または下降気味）だった場合、ARモデルでは正確に予測できないことがあります。そこで登場するのがARIMA（アーティマ）モデルです。「AutoRegressive Integrated Moving Average」の略で、データの「ベースライン」を整えてから予測を行う、統計解析の王道技術です。

上り坂を平らにして車を走らせるイメージ

もし車が急な上り坂を走っていたら、スピードは落ち続けるため、次の瞬間の場所を計算するのは困難です。しかし、その「勾配（上昇傾向）」という要素を取り除いて、あたかも平らな道のように見立てれば、車の動きは予測しやすくなりますよね。ARIMAはこの「道の傾き」を計算で補正して平らに整え（これをI・積和と言います）、その後ARとMAの手法を使って未来を予想します。つまり、「揺れ」だけでなく「一方向への流れ」まで見据えたモデルなのです。

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一言🐾

💡 ARモデルの改良版です。実際に実装してみると、ARモデルよりも精度は向上しました

　解読が難しいですね…左の時系列データが真ん中のフィルターに掛かって、右にARIMAの直線になっているのでしょうか。そう考えるとそこそこ核心は捉えているのかもしれません。
評価：★★★☆☆