• AIでデータ分析-定常性の判定：白色雑音定常データの統計的判定
• 用いるデータの紹介
• AIの活用：単位根検定とKPSS検定で定常性の判定を行う
• まとめ

AIでデータ分析-定常性の判定：白色雑音定常データの統計的判定

このノートは、データ分析においてAIを使って何ができて何ができないかを検証するために、実際に試した結果をまとめたノートです。

今回はAIを用いて統計的に定常性の判定をしてみたいと思います。

AIを用いることでいかに効率化できるのか、体験していただければと思います。

所要時間は10分ほどとなっています。

それでは、さっそく始めていきましょう！

データの紹介

今回検証で得られたデータはsynthetic_time_series_for_stationarityです。

サンプルデータはこちらからダウンロードできます。

1行が1日の値を示すデータになっています。

（白色雑音定常データを取り扱っているため分散がほぼ１で変わらず推移しています）

AIの活用：単位根検定とKPSS検定で定常性の判定を行う

結果を確認します。

単位根検定の結果

p値 2.0*e^(-30) < 0.05 で検定結果は定常と出ています。

KPSS検定

p値 0.1 > 0.05 で検定結果は定常と出ています。

白色雑音定常データに対し、統計的にも正しく定常と判定することができました。

まとめ

今回はAIを用いて定常性の判定を統計的にも正しく行えるか試しました。

結果は白色雑音定常データに対し単位根検定とKPSS検定を適切に実行し、統計的にも定常データと正しく判定結果を得られることを確認することができました。

AIでできることとできないことを把握し、うまく活用することで、データ分析もかなり効率化できそうですね！

AIでデータ分析-定常性の判定：白色雑音定常データの統計的判定　は以上となります！