#GoogleColab
時系列データをpython【#2.7】MAモデルその1
以下の本から時系列データの部分を勉強しましたので、少しここに書こうと思います。※アフェリエイトはしていません。でもこの本はすごくいい本なので、これで知識を増やす、勉強するのはいいことだと思います。（アフェリエイトではなく、自分の一生ものの能力をつけるために約4000円でこの本を買って、月給4000円上げようというモチベーションです。）MAモデルは↓の本を参考にしました。
今回はMA(Moving
時系列データをpython【#2.6】ARモデルとラグ
以下の本から時系列データの部分を勉強しましたので、少しここに書こうと思います。※アフェリエイトはしていません。でもこの本はすごくいい本なので、これで知識を増やす、勉強するのはいいことだと思います。（アフェリエイトではなく、自分の一生ものの能力をつけるために約3000円でこの本を買って、月給3000円上げようというモチベーションです。）
前回「ARモデル（Autoregressive model）
時系列データをpython【#2.5】ARモデル→もう１回だけ
以下の本から時系列データの部分を勉強しましたので、少しここに書こうと思います。※アフェリエイトはしていません。でもこの本はすごくいい本なので、これで知識を増やす、勉強するのはいいことだと思います。（アフェリエイトではなく、自分の一生ものの能力をつけるために約3000円でこの本を買って、月給3000円上げようというモチベーションです。）
前回「ARモデル（Autoregressive model）
時系列データをpython【#2.4】ARモデル→やっと理解できた
以下の本から時系列データの部分を勉強しましたので、少しここに書こうと思います。※アフェリエイトはしていません。でもこの本はすごくいい本なので、これで知識を増やす、勉強するのはいいことだと思います。（アフェリエイトではなく、自分の一生ものの能力をつけるために約3000円でこの本を買って、月給3000円上げようというモチベーションです。）
前回「ARモデル（Autoregressive model）
時系列データをpython【#2.3】自己相関
以下の本から時系列データの部分を勉強しましたので、少しここに書こうと思います。※アフェリエイトはしていません。でもこの本はすごくいい本なので、これで知識を増やす、勉強するのはいいことだと思います。（アフェリエイトではなく、自分の一生ものの能力をつけるために約3000円でこの本を買って、月給3000円上げようというモチベーションです。）
前回「ARモデル（Autoregressive model）
時系列データをpython【#2.2】ARモデル
以下の本から時系列データの部分を勉強しましたので、少しここに書こうと思います。※アフェリエイトはしていません。でもこの本はすごくいい本なので、これで知識を増やす、勉強するのはいいことだと思います。（アフェリエイトではなく、自分の一生ものの能力をつけるために約3000円でこの本を買って、月給3000円上げようというモチベーションです。）
今回は、第７章のあたりをやっていきます。
前回航空機乗客数の
時系列データをpython【#2.1】数理モデルとは
いろいろ端折って進めかけていたのですが、意味もわからずに時系列データの処理をしても何も身につかないなぁと思いました。なので、一時脱線というか振り出しに戻ります。
以下の本から時系列データの部分を勉強しましたので、少しここに書こうと思います。※アフェリエイトはしていません。でもこの本はすごくいい本なので、これで知識を増やす、勉強するのはいいことだと思います。（アフェリエイトではなく、自分の一生ものの
時系列データをpython【#2】相互相関
時系列データを分析とか予測をしたことがなかったのでやっていきます。「株価をpython」というブログの続きです。
以下の流れで進めていこうと思います。
今回は、「２．サンプルデータの自己相関・相互相関」のあたりを進めていきます。
１．サンプルデータの作成
２．サンプルデータの自己相関・相互相関
３．サンプルデータのＤＴＷ
４．オープンデータの追加
５．データの予測
#１でサンプルデータを作った
時系列データをpython【#1】
時系列データを分析とか予測をしたことがなかったのでやっていきます。「株価をpython」というブログの続きです。
前回までは株価のpythonで扱うためにはどうするかというところを勉強してきました。本当は株価ではなく、時系列データを扱いたかったので、その事前準備をしていました。
事前準備では無料のyfinanceとpandas_datareaderのstooqを使うことで株価のデータを引っ張ってく