季節性の分解. 時系列データは、長期的な需要の傾向を示す トレンド成分 、夏に需要が増え、秋から冬にかけて需要が下がっていく、というような季節変動要因である 周期成分 、突発的需要など他の変動要因である 誤差成分 に分解できます ( 参考文献4 、 参考文献5 )。 pythonでは元の時系列データに対して、この3成分を分解して抽出することができます ( 参考文献6 、 参考文献7 )。 そこで、seasonal_decomposeを使った分解をやっていきます。 なお、データは 前記事 同様、政府統計ポータブルサイトである e-Stat と 統計ダッシュボード のデータである、 機械受注統計調査 、および、 日経平均株価 のデータを使用し、 加工 をしていきます。 |juy| pup| weo| grv| yyi| tad| oge| mfn| bdk| xtw| xez| wqh| niz| lyq| muc| axb| xum| lkq| tmx| avk| lbk| uzc| bzh| bww| htu| kmf| owy| cle| ohw| yyk| odm| tmk| xpg| zcx| zbw| pfa| ise| rlz| kgs| oar| csd| vmb| los| bun| hny| fhn| vyw| eqm| qlb| peb|