Summary
この文章では、Rを使ったCO₂濃度予測における時系列分析の重要性やその魅力について探ります。気候変動問題への理解が深まるだけでなく、実際のデータ分析技術も身につく内容となっています。 Key Points:
- マウナロアCO₂データを用いたSTL+ETSモデルによる高精度予測の実践的な検証。
- 時系列データの前処理と特徴量エンジニアリングにおける可視化手法の限界と解決策。
- 深層学習モデルとの比較を通じて、CO₂濃度予測の新たな可能性を探求。
CO2の時系列データをRで触った話。マウナロア観測所の週単位データ、ざっくり三千近くあった気がする。初めは箱ひげや密度プロットとかで全体像を見たけど、月ごとじゃあんまり変化感じなかった。でも時間順に線グラフで並べてみると、四百という大台を何年か前から越えてるのが目立つ。二〇一〇年代入ってから、八月とか秋口以外ほぼ毎月オーバーしたっぽい。
予測作業はforecastパッケージ使う流れ。ts型にしてfrequencyも指定しないとうまく分解できなくて、findfrequencyで調べたら五十くらい（週データだから普通五十二と思いきや…）。decompose関数で季節性・トレンド・残差へばらしてみた。STL法やETSモデル（エラー・トレンドとも加法型）だったはず。
二十週先ぐらいまで予測した結果、実際の値と誤差は多くても一ppmちょっと？だいたい予想範囲内に収まってて驚いた記憶ある。summary使えば区間推定も含めてテーブル化できるし、その後の可視化もggplotでどうにかなった。細かい誤差指標までは深追いしてないけど、おおむね高精度だったような
予測作業はforecastパッケージ使う流れ。ts型にしてfrequencyも指定しないとうまく分解できなくて、findfrequencyで調べたら五十くらい（週データだから普通五十二と思いきや…）。decompose関数で季節性・トレンド・残差へばらしてみた。STL法やETSモデル（エラー・トレンドとも加法型）だったはず。
二十週先ぐらいまで予測した結果、実際の値と誤差は多くても一ppmちょっと？だいたい予想範囲内に収まってて驚いた記憶ある。summary使えば区間推定も含めてテーブル化できるし、その後の可視化もggplotでどうにかなった。細かい誤差指標までは深追いしてないけど、おおむね高精度だったような
本段の原文をご参照ください: https://www.johnmackintosh.net/blog/2016-11-14-f-for-forecast/
技術革新の波は、私たちの生活様式を根本から変えつつあります。かつては想像もできなかった便利さが、今や日常的な光景となっています。新しいテクノロジーは、単なる道具としてだけでなく、私たちの思考や行動のパターンを静かに、しかし確実に形作っています。
それは、単純な機能の進化ではありません。むしろ、人間の潜在能力を引き出し、これまで限界と思われていた領域を押し広げる、創造的な力なのです。デジタル化が進む中、私たちは新たな可能性の入り口に立っているのかもしれません。
それは、単純な機能の進化ではありません。むしろ、人間の潜在能力を引き出し、これまで限界と思われていた領域を押し広げる、創造的な力なのです。デジタル化が進む中、私たちは新たな可能性の入り口に立っているのかもしれません。
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Source: 大学院総合文化研究科
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