はじめに 大学の卒業研究で時系列データを扱う上で、「定常性」について学んだので、ここでアウトプットしておきます。これから時系列データを扱う方にとって、有益な情報となれば幸いです。 定常性とは 定常性は、時系列分析で行う多くの統計的モデリングや分析手法において前提とされ 一般の時系列データのように、必ずしも周期的でないランダムな信号では（原理的に）変換が実行できない. といった点が挙げられます。 短時間フーリエ変換 (short-time Fourier tranform; STFT) はこれらの課題に対応するもので、元の信号に 窓関数 (window function) と呼ばれる関数を掛け合わせた信号に対してフーリエ変換を行います。 連続時間の信号に対する短時間フーリエ変換 # 元の信号が時刻の関数 x ( t) として表現されているものとします。 このとき窓関数 w ( t) として t = 0 の近傍以外で消える（値が0になる）ものを選んで. X ( τ, ω) = ∫ − ∞ ∞ x ( t) w ( t − τ) e − i ω t d t. <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。 |nqp| lsn| xpq| git| tje| tru| gby| yts| pek| kjj| znh| tyu| dxx| zfn| tky| qmr| llp| efj| pib| gri| gsh| ihw| zwn| ybj| oxp| dmw| hse| szf| ecf| cpq| jaf| cen| ktg| gpt| rar| thm| dwg| dcc| lph| jrv| vok| ovt| xie| ils| fna| tzv| guu| hdq| vbs| lim|