2019-06-22

RでX-13ARIMA-SEATSを使う（2019年6月版）

GNU R

自分用の覚書
CRANにあるx13binaryが使えるようになったので、自分でX-13ARIMA-SEATSをコンパイルする必要がなくなり、MacとWinの違いもなくなりました。

[インストール]GNU Rで二つのパッケージをインストール

install.packages("seasonal")

注：seasonalをインストールするとx13binaryも一緒にインストールされる。

[GNU Rのパッケージseasonalからx13asを実行する]

パッケージの読み込み
library(seasonal)
checkX13()を実行して、"Congratulations! 'seasonal' should work fine!"と表示されれば問題なし
m <- seas(AirPassengers)
plot(m)
季節調整済み系列（s11）の取り出し
m$series$s11
プロットの一例

plot(AirPassengers) #元のデータ
lines(m$series$s11, col="red") #季節調整値
lines(m$series$s12, col="blue") #トレンド

seasonalの使い方についてvignettesを参照されたい

https://cran.ism.ac.jp/web/packages/seasonal/vignettes/seas.pdf

[注意すべき点]

X-13ARIMA-SEATSから季節調整済み系列はs11となった模様（X-12-ARIMAのd11。プログラムする人はお気をつけ下さい）

https://www2.census.gov/software/x-13arima-seats/x13as/unix-linux/documentation/docx13ashtml.pdf

[s10等のまとめ]

s10: 季節成分（seasonal component）

s11: 季節調整値（seasonal adjustment component）

s12:トレンド成分（trend component）

s13:不規則成分（irregular component）

詳しくは以下のTable 7.31を参照

https://www2.census.gov/software/x-13arima-seats/x13as/unix-linux/documentation/docx13ashtml.pdf

[Predefined regression variables]

外れ値やレベルシフトの調整にはregression.variablesを使う。使い方は以下のTable 7.28を参照

https://www.census.gov/ts/x13as/docX13AS.pdf

2019-06-12

GNU R (Windows10)にR Interface to 'Keras'をインストールする

Windows GNU R

GNU R (実際の作業はRstudio)でKerasをインストールしたときの覚書。基本的には（１）Anacondaインストール、（２）Anacondaでtensorflowインストール、（３）R上でdevtoolsインストール、（４）devtoolsでkerasインストール、（５）Windows上でRtoolsインストールと言う手順になる。

[Anacondaとtensorflowのインストール]

最初にAnaconda（Python 3.*）をインストールし、Anaconda Navigatorを起動してtensorflowをインストールする。以下のURLを参照。

miyabi-lab.space

[keras: R Interface to 'Keras'のインストール]

Rstudioでの導入は以下の通り。

Rstudioを管理者として実行する
install.packages('devtools')（devtoolsをインストールする）
コンソールに devtools::install_github("rstudio/keras") と入力
インストール中に"Please download and install Rtools *.*"とRtoolsをインストールするように言われるので、指定されたバージョンのRtoolsをインストールする

[R Interface to 'Keras']

R Interface to 'Keras'の使い方は以下のURL等を参照。

cran.ism.ac.jp