アルゴリズム 過去から未来を予測する：自己回帰モデル入門
- 自己回帰モデルとは自己回帰モデルは、過去のデータを用いて未来のデータを予測する統計モデルの一つです。まるで過去の自分自身を振り返って未来を予測するかのような仕組みから、「自己回帰」という名前が付けられています。例えば、明日の気温を予測したいとします。この時、自己回帰モデルは、過去の気温データ、例えば今日や昨日の気温、さらにその前の気温などを利用します。これらのデータには、季節的な変動や気温の変化傾向などが含まれており、自己回帰モデルはこれらの情報を分析することで、明日の気温を予測します。自己回帰モデルは、過去のデータの中に未来を予測するための情報が含まれているという考え方に基づいています。過去のデータが未来のデータと関連性を持っている場合、自己回帰モデルは有効な予測手法となります。しかし、自己回帰モデルは過去のデータだけに依存するため、予測の精度には限界があります。特に、過去のデータにないような突発的な変化や、将来に影響を与える新たな要因が発生した場合には、正確な予測が難しい場合があります。そのため、自己回帰モデルは、他の予測手法と組み合わせて使用される場合もあります。例えば、過去のデータに加えて、将来の経済状況や社会情勢などの外部要因も考慮することで、より精度の高い予測が可能になります。
