最高のアリマの結果

最良のARIMAモデルの結果を使用して、モデルの妥当性を評価し、予測を調べます。モデル要約表の平均二乗偏差(MSD)を使用して、最適なARIMAモデルの適合度を、同じ差分順序を持つ他のARIMAモデルと比較します。差分のない ARIMA モデルの場合は、MSD を使用して、ARIMA モデルの適合度を、 などの他の トレンド分析時系列モデルと比較します。最適な ARIMA モデルの結果の詳細については、ARIMA の統計量の説明へのリンクを選択してください。

MSD

平均平方偏差(MSD)により、当てはめられた時系列の値の精度を測定します。外れ値の影響は、MADの場合よりMSDの場合のほうが大きくなります。

解釈

異なる時系列モデルの適合度を比較する目的で使用します。値が小さいほど適合性が高いことを示します。

精度の測度は、1期間先の残差に基づいています。このモデルは、各時点において、時系列の次の期間におけるY値を予測する目的で使用します。予測値(適合度)と実際のY値の差は、1期間先の残差です。このため、この精度の測度は、データの終わりからの1期間を予測する場合に期待される精度を示します。したがって、1期間より先の予測の精度を示すものではありません。予測でモデルを使用する場合は、精度の測度のみに基づいて決定しないでください。モデルの適合度も調べて、特に系列の終わりにその予測とモデルがデータに密接に従うことを確認する必要があります。

ARIMA (自己回帰和分移動平均)