SARIMAとはPythonで行われる解析方法のひとつです。SARIMAはARMAやARIMAなどの解析方法を複合した手法といえます。
今回はSARIMAの意味について解説するので、ぜひ参考にしてみてください。
SARIMAとは
SARIMAとは「Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average」の略で、定常的な時系列データの解析方法のひとつ。プログラミング「Python」で解析・分析を行ううえでの基本的なものです。
SARIMAを理解するためには、まずそのほかの時系列解析について把握しておきましょう。
定常時系列の解析を行うモデルにはARとMAがあり、そのふたつを組み合わせたARMAも存在します。
ARMAが定常時系列を解析できるモデルであるのに対し、非定常的な時系列の解析もできるものがARIMAです。
SARIMAはARIMAに「Seasonal（季節性）」が追加された言葉で、「季節的な周期パターン」が加味されていることを意味します。
SARIMAの重要ポイントのおさらい
- SARIMAとは定常性のある時系列の解析方法
- SARIMAはARIMAに季節的な周期パターンを加えたもの
- ARIMAはARとMAを組み合わせたモデル
SARIMAはさまざまな解析方法を複合したモデルで、将来予測のために役立てられています。今後さらなるSARIMAの応用が期待できるでしょう。
そのほかの分析手法などはこちらをご覧ください。
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監修者株式会社はじまりビジネスパートナーズ 代表取締役
中小企業診断士
白川 淳一
株式会社はじまりビジネスパートナーズ 代表取締役 ・食品メーカー 大手スーパー担当営業、商品の仕入交渉、輸入交渉、委託生産先の管理、子会社役員などライン～スタッフまで全般業務を経験 ・広告代理店系列 データ分析会社、消費者の購買データの分析、商品開発や営業向け用データマーケティングのコンサルティング
この記事を書いた人
箱田 かの
飲食業や小売業、ワーキングホリデーなどを経て、現在はWEBライター歴5年以上になりました。執筆経験のあるジャンルはIT系求人・アパレル・商品紹介メディア・自動車・金融など。 石橋を叩いて壊すほど心配症なおかげで身についたリサーチ力とネットリテラシーが今の仕事を支えています。趣味は音楽とお酒です。
