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#  第4章 モデリング
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# AICによるBox-Cox変換パラメータの選択
boxcox(Whard)

# AIC'の値のプロット
x <- boxcox(Whard)
plot(x$aic.z,col="red")

# 補正前のAICの値
plot(x$aic,col="red")

# Sunspotデータとその対数変換
sunspot <- as.ts(read.csv("sunspot_new.csv"))
plot(sunspot,ylim=c(0,200))
y <- log( sunspot )
plot(y)

# Box-Cox変換
sunspot[62,] <- 0.05   #観測値0の処理
boxcox(sunspot)


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#  第5章 最小二乗法
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# maxtempデータに三角関数モデルをあてはめる
  data(TemperData)   # Highest Temperature Data of Tokyo
  lsqr(TemperData)

＃maxtempデータに多項式回帰モデル（最大次数７）をあてはめる
  data(TemperData)   # Highest Temperature Data of Tokyo
  polreg(TemperData, 7)

＃ Whardデータに多項式回帰モデル（最大次数14）をあてはめる
  data(Whard)  # Wholesale hardware data
  y <- log10(Whard)
  polreg(y, 14)

＃ 多項式回帰（データの作成とモデルの推定）
# x <- seq(0,1,length=21)
# y <- c(0.125, 0.156, 0.193, -0.032, -0.075, -0.064, 0.006, -0.135, 0.105, 0.131, 0.154, 0.114, -0.094, 0.215, 0.035, 0.327, 0.061, 0.383, 0.357, 0.605, 0.499)
# polreg(y,7)
z <- c(0.854,0.786,0.706,0.763,0.772,0.693,0.805,0.739,0.760,0.764,0.810,0.791,0.798,0.841,0.882,0.879,0.863,0.934,0.971,0.985)
polreg(z,9)