情報処理実習

Call:
arima(x = ty1, order = c(2, 1, 2))

Coefficients:
ar1 ar2 ma1 ma2
0.5892 0.2347 0.6050 -0.0115
s.e. 0.3302 0.2743 0.3302 0.1465

sigma^2 estimated as 0.001878: log likelihood = 666.35, aic = -1322.69
> pred1<-predict(arima01,n.ahead=24)
  

node), split, n, loss, yval, (yprob)
* denotes terminal node

1) root 47 14 + (0.27659574 0.70212766 0.02127660)
2) x2< 99.65 13 6 － (0.53846154 0.46153846 0.00000000) *
3) x2>=99.65 34 7 + (0.17647059 0.79411765 0.02941176) *

ｘ２＜99.65だと県内総生産対前年増加比がプラスになる。
ｘ2＞99.65だと県内総生産対前年増加比がマイナスになる。  

  

  

  

  

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