Python(StatsModels) で重回帰分析を理解し、分析の精度を上げる方法
こんにちは、データサイエンティストのたぬ（@tanuhack）です！ 重回帰分析は『数字の予測』や『優先順位付け』に強く、ビジネスシーンにおけるデータ分析の中で、最も多用されている分析手法です。
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【時系列分析/Python】statsmodelsライブラリのDeterministicProcess関数を使用して、売上予測をする。 - Qiita
【時系列分析/Python】statsmodelsライブラリのDeterministicProcess関数を使用して、売上予測をする。 今回の課題 KaggleのTrendというチュートリアルでstatsmodelsライブラリを使用して、 未来の数値の予測が行われていた。 そのチュートリアルを参考に、 前回投稿した下記の記事の、未来の売上予測を行いたかった。 https://qiita.com/Ayumu-y/items/a2f3f716706a6f34028b statsmodelsライブラリとは 統計モデルを用いて推定や検定、探索ができるPythonライブラリ。 statsmodelsライブラリの中にDeterministicProcess関数があり、 この関数を使用することで未来の数値の予測ができる。 ※公式ドキュメントはこちら 使用したコードの解説 作成したコードが下記の通り。 1
これはMYJLab Advent Calendar 2019の14日目の記事です。 こんにちは 宮治研究室に所属する学部3年、サッチーと呼ばれています webとか機械学習は周りのつよつよな方々が書いてくださるので、私は統計っぽいことを書きます 今回は すること Pythonのライブラリであるstatsmodelsを用いて時系列分析の基本であるBox-Jenkins法を用いた分析の一連の流れを実装していきます。 時系列分析はPythonの文献がなぜか少ないのが悲しいので、Pythonで時系列分析入門したい人のお役に立てれば幸いです。 しないこと 長くなってしまうので定常過程や単位根検定の種類等、手法の細かい説明は省きます。あくまでも実装メインで進めていきます。理論部分は有名なlogics of blueさんのものがとても優しくてわかりやすいかと思います。 statsmodelsとは 統計モデ
という基本的な構造をもっている。 StatsmodelsはPythonというプログラミング言語上で動く統計解析ソフトである。statsmodelsのサンプルを動かすにはPCにPythonがインストールされている必要がある。まだインストールされていない方はJupyter notebookのインストールを参照。Jupyter notebookはstatsmodelsを動かすのに大変便利である。 線形回帰モデル statsmodelsでは線形単回帰モデル $$y_i=\beta_0+\beta_1 x_i + e_i $$ 多変量回帰の場合 $$y_i=\beta_0+\beta_1 x_{1i} +,\cdots,\beta_{ki}+ e_i $$ の切片($\beta_0$)と回帰係数($\beta_{ki}$)を という4つの方法により推定する。 ここで、 $y_i$は$i$番目の観測値
GujaratiのBasic Econometrics(BE)をもとにVARについてまとめてみました。BEのE$X$ample 17.13と22.9節を基に書かれています。多くの部分は22.9の翻訳ですが、BEをもっていないと読みにくくなってしまうので、極力Gujaratiの表現を再現するように心がけ書き換えた部分があります。GujaratiのEconometrics関連の書籍の多くは、欧米の大学・大学院での教科書として使われていてます。計量経済学でできることと、できないことが明確に書かれていることが特徴で、最も信頼できる教科書の1つです。 202404151228 14338 VARを学ぶ前に 回帰分析といえば、1つの方程式からなるモデルを扱うことがほとんどです。１つの従属変数と１つ、またはそれ以上の説明変数からなります。このようなモデルでは$Y$の予測や平均値を得ることが強調されていま
下記の仮説・モデルで単回帰分析(simple linear regression analysis)をしてみました。 仮説：足のサイズは身長に線形に比例する モデル：足のサイズ = 係数a×身長 + 定数b statsmodels内のOLS(Ordinary Least Squares)で分析しました。分散図。 result.summary()の結果が下記。(赤下線は筆者が追加) 結果より係数aは0.1480、係数bは0.1093。よって 足のサイズ = 0.15×身長 + 0.1 但し、分析結果の値について検証。あんまりよくない結果でした。残念。 (下の参考記事内に各項目詳細について詳しいコメントがあるので、是非参照下さい。どの記事もとても参考になります。) ・R-squared、Adj. R-squaredの二つの値がよく似ている。全然違っていると問題。但し、R-squaredの値が0
Advanced Python１ 時系列解析 時系列解析のPython本って意外と少ないかも知れません。 時系列解析: 自己回帰型モデル・状態空間モデル・異常検知 (Advanced Python) とりあえずこの本を使って、株価の時系列予測をしながら、日経平均株価と友達になりたいと思っています。 株価のstatsmodelsによる解析 株価をダウンロードするサイトがなくなってしまって、別の方法を考えないといけないのですが、とりあえず以前落としたデータを使って、まずstatesmodelsを使って、２０２０年のTopixのETF解析をしようと思います。 ２０２０年と言えば、３月にコロナで株価大暴落をおこした年です。さて、コロナの大暴落は、時系列解析でどう表れるのでしょうか？ 傾向変動、季節変動、不規則変動 最初は基本である変動の解析です。 statsmodelsにより、傾向変動と季節変動と
Pythonのstatsmodelsで時系列データをトレンド、季節性、残差に分解する - Qiita
はじめに 指標の時系列変化をプロットして確認するとき、原系列をそのまま示すのではなく、トレンドと季節性の成分に分解した結果も合わせて示すと理解が深まります。 このトレンドと季節性の分解する方法はいくつかありますが、ここでは、おそらく最もシンプルなものの一つであるstatsmodelsのseasonal_decomposeがやっていることを説明します。これは、移動平均でトレンド成分を求め、トレンド除去後のデータから周期成分を求めるというシンプルな方法です。 statsmodelsのドキュメントにもある通り、これはナイーブな分解方法なので、もっと洗練された方法を使ったほうがよい場面も多いと思います。しかし、これを理解しておくことは、ほかの洗練された方法の理解の出発点にもなるはずです。この記事が、中のロジックをよく見たことがなかった人への一助となればと思います。 seasonal_decompo
分析の対象となる時系列データがランダムウォークにしたがうかどうかを知ることはつぎの2つの点から重要です。 発生したトレンドがたまたま生じたものなのか、 ２つの時系列の相関は見せかけの相関なのか、たまたま発生したものではないのか、 という点です。 多くの経済時系列や株価のレベル(原系列)はランダムウォークにしたがいます。ランダムウォークにしたがう時系列は時間の経過にともない平均や分散が以前のものと異なってしまう非定常時系列です。ランダムウォークでは時間の経過とともに平均は変化し、分散は時間の経過の平方根に比例して増大します。非定常時系列にもいろいろあります。時間の経過とともに確実に平均値が上昇したり下落するトレンド定常性もその1つです。ランダムウォークであるかどうかを判定するにはその時系列が単位根を持つかどうかで判断します。その方法としてディッキーフラー検定があります。しかし、検出力が低いと
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Pythonのstatsmodelsで時系列分析をする - Qiita
statsmodelsによる線形回帰 入門 - Qiita
statsmodelsによるベクトル自己回帰モデル(VAR)入門 - Qiita
単回帰分析：statsmodels OLS.summaryの各変数の意味｜データサイエンス津津
statsmodels(Python)を使って株価を時系列解析（１） - Qiita
statsmodelsによるディッキーフラー検定 - Qiita
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