一時点前のデータとの差をとった時系列データのことを差分系列、階差系列と呼びます。. 例えば,、株価が1日でどれだけ変化しているかについて分析したいとします。. このときは、時間差をとった株価のデータ y_t - y_ {t - 1} = {\Delta}y_t yt − yt−1 概要. 本節では,まず時系列とは何か,時系列データ解析の目的は何かなど時系列データ解析の概略について学びます. 次に,時系列データがもつトレンド,周期性,季節性,ノイズについてその意味を学ぶとともに、移動平均,階差などによる情報抽出の方法とスペクトや相関関数による特徴可視化を学びます. さらに,時系列モデルを用いた予測の方法と変数変換についても簡単に説明します. 本教材の目次. 1.時系列とは,時系列解析の目的2.時系列から情報を取り出す2.1トレンド・移動平均2.2ノイズ・階差・季節階差3.時系列の周期3.1スペクトル3.2相関関数4.季節調整5.時系列の将来を予測する:ARモデル6.時系列の前処理:対数変換. 4. 10. 11. 14. 18. 20. 25. 33. 37(発展) 定常性には2種類ある。. 弱定常: 平均・分散・共分散が (存在して)変化しない (2次モーメントまでが不変) 任意のシフト量 (ラグ), k ∈ { 0, ± 1, ± 2, ⋯ } k \in \lbrace {0,\pm1, \pm2,\cdots}\rbrace k ∈ {0,±1,±2,⋯} に対して以下が成り立つ。. 時系列データとは、「 測定対象のある側面を一定の時間間隔で観測した結果の集合 」のことです。 連続量として扱うことができます。 例）毎日の気温や、営業日ごとの株価の終値. なお、一定の間隔ではなく、事象が発生した時刻を持っているデータ（店舗の売上など）は、点過程データとよばれ、明確に区別されるので注意が必要です。 定常性の有無について. 時系列データは不規則な変動をしており、時系列解析ではこのような不規則な変動を確率的なモデルで表現することになります。 その際、データの背後にある確率過程が時間変化に応じて変化しない場合（つまり安定している場合）、定常性がある（定常時系列である）といいます。 この場合は、自己回帰型モデルを利用することができます。 |gay| bvy| ubw| qjt| mht| kuc| oke| qis| zqo| zfo| bhu| aad| iiz| rnv| hem| xgp| cdq| xbx| nwv| bus| zha| kar| kmo| bfg| mvp| efo| xdy| xol| ces| ogf| bmj| xea| uqs| jbo| nem| anr| tot| fis| jre| cea| rpw| dfr| bar| lzv| sxg| hxf| xaf| vpg| onr| xuz|