ラグ変数で予測は変わる？SARIMAXを用いた時系列予測：係数から読み解く気象と電力使用量の関係

AI要約

SARIMAXモデルで気温・湿度データから電力使用量を予測する実装例です。4つの季節（2月・5月・8月・11月）の時間帯別データを使い、5日分で学習して2日分を予測する手法を示しています。ラグ変数が予測精度に与える影響を係数解析で読み解き、気象と電力消費の関係を定量的に把握できます。実務的な時系列予測のワークフローが学べる内容です。