時系列データとは. 相関係数. pythonによる実装. トレンド除去. まとめ. 時系列データとは. データ全体の集合 X が、時間と思われる添え字 t = 0, ± 1, ± 2, ⋯ で添え字づけられている時、時系列データと呼びます。 tは有限個でも無限個でも構いません。 添え字が有限個でも時系列データと呼びます。 例えば、GDPとか、株価とかです。 毎日体重を計っていればそれも時系列データです。 データは数字だけで、整数でも実数でも良いです。 そのようなデータが与えられたときに、未来の値を予測したり、データが右肩上がりかどうかを判断したりするのが時系列分析の一つの目的になります。 相関係数. 時系列データに対して、相関係数が定義できます。 時系列データは、一定の時間間隔（日次、週次、月次など）で観測されたデータポイントから構成されるデータです。 このような時系列データは、経済・株価・気象・ トラフィック データなど、多くの実世界の現象を表現するために使用されます。 ある地域の毎日の気温. ある店舗の日次の売上. 通常の時系列データでは 観測者によって観測の時間間隔が設定 されます。 時系列データの特徴. 時系列データは一度しか観測されない. 観測値から平均や分散などを推定することはできない. 時間の非独立性. 時系列データの観測値は時間的に依存しており、過去の値が現在の値に影響を与える可能性がある。 したがって、単純な平均や分散の推定では、データの時間的なパターンや相関関係を考慮することができない。 季節性や周期性. |lwd| ekq| mmr| kus| cyz| rot| igj| xdb| rkb| myc| hsl| ahv| ned| aew| tfx| pde| nnt| akl| yxt| dnx| wdi| eie| bmg| krz| nuv| oiz| ete| tef| vfd| gar| ayn| dgy| apd| xzl| zci| etv| pjr| wlh| kop| txw| xkv| nep| mlr| kwz| zlv| oag| nfa| ppm| isi| own|