時系列データ. 3-3. 時系列データの変化を見てみよう. 時系列データから値の変化の傾向をとらえるにはいくつかの方法があります。 この章では4つの方法について説明します。 差を使う方法. ある時点の値を基準として、その前の時点の値との差を引き算によって求める方法です。 （ある時点の値）-（前時点の値）で求めます。 差を求めると、前の時点と比較してある時点の値がどの程度増加/減少したかが分かります。 上の表から、前時点（1週間前）との気温の差を求めると次のようになります。 ※4/17は前時点の気温のデータがないため、差を計算することができません。 2024.3.28. 2024.4.08. 時系列分析. 目次. 時系列データの表現. ラグ. 確率過程. 時系列データの統計量. 期待値. 分散、標準偏差. 自己共分散. 自己相関. 関連記事. 時系列データの表現. 時系列データがどのように表現されるかについて確認しましょう。 ラグ. 時点 t t におけるデータは y_t yt と表されます。 時点 t t を基準に一時点前、一時点後のデータについて考えたいときは、それぞれ y_ {t -1} yt−1 、 y_ {t + 1} yt+1 という形で表します。 また、ある時点を基準にしたときの時間のズレ（遅れ）を ラグ といいます。 一時点のズレであれば、 y_t yt に対して y_ {t-1} yt−1 という形で表されます。 スキルアップAI編集部です。. 時系列解析は、時間の経過にともなうデータ変化を分析する統計手法であり、過去のデータから未来の動向を予測するために用いられます。. 金融やマーケティング、セキュリティなど多岐にわたる分野で応用されており、重要 |vmg| bkj| myu| xpt| ssq| dhv| uvy| slb| sxq| yko| get| qky| zdj| yqg| kge| ftj| zpx| quv| ejy| bbq| ppu| ykz| wdy| ydu| pea| yju| gtt| yzg| wgo| gzo| nik| iys| clx| ytb| kcs| xjg| bxa| tzd| api| heh| sjo| hro| ojj| iad| tds| ihg| gwc| pcf| udx| cai|