状態空間モデル

この機能は、状態空間モデルを使用して時系列データを分析し、予測します。
ユーザーは任意の説明変数を組み込むことができ、季節性やトレンドを含むデータパターンに対応できます。
データの欠損値や重複をチェックし、グループごとの分析や予測も行えます。
予測結果は過去データのフィットと未来予測の両方を提供し、時系列の傾向やパターンを理解するのに役立ちます。

入出力定義

定義	内容	補足
入力	データ
左出力	データ	予測値を含むデータが出力されます。
右出力	データ	グループごとの予測時のエラー情報が出力されます。

サンプル

1. 状態空間モデルによる予測例えば、日々の売上やウェブサイトのトラフィックなど、時間に関連するデータをモデルにフィットさせ、未来のデータポイントを予測できます。

2. 状態空間モデルによる予測結果をグラフ化予測モデルによる過去データのフィットと未来の予測値を確認できます。

3. 説明変数を用いた状態空間モデルによる予測例えば、気温が売上に対する影響を考慮し、未来の気温データと合わせて説明変数に組み込むことで、より精度の高い予測が可能になります。

4. 説明変数を用いた状態空間モデルによる予測結果をグラフ化予測モデルによる過去データのフィットと未来の予測値を確認できます。