多変量と因果分析

まとめ

VARモデルで複数系列の相互依存を考慮した短期予測を行う。
グレンジャー因果性検定で、ある系列の過去が別の系列の予測に寄与するかを統計的に検証する。
系列間の影響関係を定量化し、多変量予測や要因分析に活用する。

直感 #

現実のビジネスデータでは、売上と広告費、気温と電力需要のように、複数の系列が互いに影響し合っている。単変量モデルではこの相互作用を捉えられない。VARモデルは複数系列を同時にモデル化し、グレンジャー因果性検定は「ある系列の過去の情報が別の系列の予測を改善するか」を検証する。これらの手法で系列間の関係を定量化すると、予測精度の向上や要因分析に直結する。

詳細な解説 #

このチャプターで学べること #

VARモデルの仕組みと、2系列以上の相互依存を考慮した予測の実装
グレンジャー因果性検定の手順とp値の解釈方法
検定結果の棒グラフによる可視化と、因果方向の判断

これがわかるとできること #

複数の時系列を同時にモデル化し、単変量より精度の高い予測を構築できる
系列間の因果関係の有無を統計的に判断し、施策立案の根拠にできる
どの系列がどの系列に影響しているかを可視化して報告できる

学習の進め方 #

まずVARモデルで多変量予測の基本を学ぶ
グレンジャー因果性検定で系列間の影響を統計的に検証する