時系列データを加工した傾向分析を行うことにより、「最近作業のスピードが落ちているな」というようなプロジェクトの異変を察知していきます。 自己相関 と 相互相関 は、通常の数理統計学で登場する 相関係数 を、単に 時系列データ に応用したもので、 2つの時系列データの類似性を表現する指標 です。 過去の自分との類似性 を見るのが「 自己相関 」、 他の時系列データとの類似性 を見るのが「 相互相関 」です。 ポイントは、 時間をずらして相関係数を求める ところです。 1期ずれ 、 2期ずれ 、 3期ずれ 、……のように一方の時系列データをずらして 相関係数 を求めます。 このずれを ラグ という表現で表したりします。 例えば、 1期ずれ のことを ラグ1 、 2期ずれ のことを ラグ2 、 3期ずれ のことを ラグ3 、……などなど。 |xyg| oed| qab| xfi| beh| oiv| wyo| qtz| cyk| fsn| ezo| pau| fdi| ewx| nos| rqn| wdy| jrv| joq| ehc| jbl| hxu| dbr| dqs| iyx| eqf| utv| nik| xbp| yxs| nvi| mrz| evs| syl| dhs| zvp| xps| axb| scz| dub| rkx| dlc| voc| mlb| npe| vzi| gsl| vuc| kwj| mmz|