時系列モデル
from 時系列分析と状態空間モデル
時系列モデル
自己回帰（ARモデル）
最も基本的な時系列モデル。
数式は、回帰分析の単回帰と重回帰とほぼ同様ですが、
回帰分析とは異なり自分自身の過去の値を利用して回帰を行う。
実際にはあまり利用されない
移動平均（MAモデル）
過去の値を利用した移動平均によって未来の値を予測する
実際にはあまり利用されない
自己回帰移動平均（ARMA）
ARモデルとMAモデルの式を足し合わせたモデル。
これら2つのモデルを足し合わせることにより、より現実に即したモデルになる
自己回帰和分移動平均（ARIMA）
現実データには上昇傾向や下降傾向などのトレンドが見られる場合がある。
ARMAモデルではトレンドのあるデータを予測することが難しいため
データの差分を取る操作を行ってトレンドに対応したモデル
季節自己回帰和分移動平均
現実のデータには週月年ごとに周期的に値が変動するものが多く見られる。
データから季節変動による変化を差し引く処理を行いこれに対応したモデル