ソフトウェアの実装

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ソフトウェアの実装

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/11/12 14:49 UTC 版)

「自己回帰和分移動平均モデル」の記事における「ソフトウェアの実装」の解説

ARIMAモデルに適切なパラメータを見つけるため、Box-Jenkinsパラメータ最適化のような方法論を適用する様々なパッケージがある。 EViews：広範なARIMAおよびSARIMA機能を備えている Julia：TimeModelsパッケージにARIMA実装が含まれている Mathematica：ARIMAProcess関数が含まれている MATLAB：Econometrics Toolbox には、ARIMAモデル と ARIMAエラーを伴う回帰が含まれる NCSS：ARIMA ィッティングと予測のためのいくつかの手順が含まれる Python：statsmodelsパッケージには、時系列分析のモデル（AR、ARIMA、VARなど）や時系列分析のプロセスモデルが含まれている。 R：標準のR statsパッケージには、 ARIMA Modelling of Time Series に記載されている arima 関数が含まれている。この他に A R I M A ( p , d , q ) の部分では、この関数は季節要因、切片項、外性変数（xreg 、「外部回帰因子」と呼ばれる）も含む。CRAN task view on Time Series が参考になり、さらに多くのリンクがある。Rの forcast パッケージは auto.arima() 関数を用いて与えられた時系列のARIMAモデルを自動的に選択することができ、また、simulate.simulate() 関数を用いて季節性および非季節性のARIMAモデルをシミュレートすることができる。 Ruby：statsample-timeseries gemは、ARIMAモデルやカルマンフィルターなどの時系列分析に使用される。 JavaScript：arima パッケージには、時系列分析と予測のモデルが含まれている（ARIMA、SARIMA、SARIMAX、AutoARIMA） C：ctsa パッケージには、ARIMA、SARIMA、SARIMAX、AutoARIMA、および時系列分析のための複数の方法が含まれている SAFE TOOLBOXES：ARIMA モデリングとARIMAエラーを伴う回帰が含まる SAS：計量経済学および時系列分析システム（SAS/ETS）に広範なARIMA処理が含まれている IBM SPSS：StatisticsパッケージとModeler statisticalパッケージにARIMAモデリングが含まれている。デフォルトのExpert Modeler機能は、様々な季節性および非季節性の自己回帰 p、和分 d、移動平均 q の設定と、7つの指数平滑化モデルを評価する。Expert Modelerは、対象となる時系列データを平方根や自然対数に変換することもできる。 また、Expert ModelerをARIMAモデルに限定したり、Expert Modelerを使用せずにARIMAの季節性および非季節性の p、d、q 設定を手動で入力するオプションもある。7種類の外れ値の自動検出が可能で、この機能が選択されている場合、検出された外れ値は時系列モデルに収容される。 SAP：SAP ERPのAPO-FCSパッケージ は ARIMA モデルの作成とボックス・ジェンキンスの方法論によるフィッティングを可能にする SQL Server Analysis Services：MicrosoftのデータマイニングアルゴリズムとしてARIMAが含まれている Stata：Stata 9以降のARIMAモデリング（arimaコマンドを使用）が含まれている StatSim：ForecastWeb アプリにARIMAモデルが含まれている Teradata Vantage：機械学習エンジンの一部としてARIMA機能を備えている TOL（Time Oriented Language）：ARIMAモデル（SARIMA、ARIMAX、DSARIMAXを含む）をモデル化するように設計されている Scala：spark-timeseriesライブラリには、Scala、Java、Python用のARIMA実装が含まれ、Apache Spark上で動作するように設計されている PostgreSQL / MadLib：Time Series Analysis/ARIMA X-12-ARIMA：米国国勢調査局