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{
"metadata": {
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": 3
},
"orig_nbformat": 2,
"coopTranslator": {
"original_hash": "523ec472196307b3c4235337353c9ceb",
"translation_date": "2025-09-04T01:49:47+00:00",
"source_file": "7-TimeSeries/2-ARIMA/working/notebook.ipynb",
"language_code": "ja"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2,
"cells": [
{
"source": [
"このノートブックでは以下を示します：\n",
"- ARIMA時系列予測モデルのトレーニングのために時系列データを準備する方法\n",
"- シンプルなARIMAモデルを実装して、時系列の次のHORIZONステップ先（
"- モデルを評価する方法\n",
"\n",
"この例のデータはGEFCom2014予測コンペティションから取得されています。2012年から2014年までの3年間の1時間ごとの電力負荷と気温値で構成されています。タスクは将来の電力負荷値を予測することです。この例では、過去の負荷データのみを使用して1ステップ先を予測する方法を示します。\n",
"\n",
"Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli, Rob J. Hyndman, 「確率的エネルギー予測：
],
"cell_type": "markdown",
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"pip install statsmodels"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"\n---\n\n**免責事項**: \nこの文書は、AI翻訳サービス[Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確さが含まれる可能性があります。元の言語で記載された原文が正式な情報源と見なされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤訳について、当社は一切の責任を負いません。\n"
]
}
]
}
