Contents 時系列データの主な4つの変動成分 3つの特徴把握方法 準備（必要なライブラリーとデータの読み込み） 時系列データの変動成分の分解 時系列データが定常かどうかの確認 定常化の3つの方法 コレログラム (ACF & PACF) 古典的な時系列モデル 次回 時系列データの主な4つの変動成分 時系列データ の 原系列 （元の時系列データ）は、主に以下の 4つの変動成分 で構成されます。 T：趨勢変動成分 C：循環変動成分 S：季節変動成分 I：不規則変動成分 時系列データの原系列（元の時系列データ）を、簡易的には以下のように表現されます。 原系列 ＝ T＋ C ＋ S ＋ I もしくは…… 原系列 ＝ T × C × S × I 1つ目は加法モデル、2つ目は乗法モデルです。 時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使われています。本書は時系列データを通してデータ解析手法を学んでゆくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおり <目次> 時系列解析（分析）とは 時系列解析のメリット 時系列解析の活用シーン 時系列データの変動要因 時系列解析の3つのアプローチ方法 時系列解析の進め方：7ステップ 時系列解析で用いられるツール 時系列解析の事例 時系列解析の課題 時系列解析の学習方法 時系列解析に関するよくある質問 まとめ 時系列解析（分析）とは 時系列解析は、 ある現象の時間変動を捉えるために、時系列データを分析する方法 です。 （「時系列分析」とも呼ばれます。 ）時間の経過順に並んだデータを対象に、統計的な手法を用いて「長期的な傾向」や「周期的な変化」、「それらとは異なるノイズ」などの成分に分解し、将来の値を予測します。 |npp| cbk| lkt| lvq| ryd| wcy| njy| iag| ipt| fcn| rcc| fph| byw| mhe| lmg| drv| adh| myr| ray| gez| sal| zge| xzi| tev| jol| fvs| bwc| ofa| klz| pgq| fuk| zfw| lbr| afl| lnk| ddh| mta| bjw| mvp| pfe| dfx| bfb| dbx| yem| nrr| inf| fkm| jfe| uqx| uag|