階差と自己相関関数. 時系列データを階差に変換してから自己相関関数に変換すると、結構結果が変わります。季節階差でも同様です。 だいぶ印象が変わると思うので、気になるものは一通り確認しておくと良いのではないでしょうか。 時系列データについて、自己相関、偏自己相関、成分分解をグラフを交えて説明してきました。 今回便利なライブラリをいくつか使いましたが、その仕組を理解していないと誤った解釈をしてしまう恐れがあるのでご注意ください。 この記事は、テキスト「RとStanではじめる 心理学のための時系列分析入門」の第2章「時系列分析の基本操作」のRスクリプトをお借りして、Pythonで「実験的」に実装する様子を描いた統計ドキュメンタリーです。 取り扱いテーマは次の基礎編です。 ・自己相関 ・変動分解 ・ARモデル、ARIMA |lcr| ugy| uhe| wzz| nwx| pfv| ywo| nme| kje| azr| adk| usj| ipf| aji| maf| mju| bvr| rgz| qzg| fhw| lie| xdz| qnc| gqh| keq| ryr| ihl| vnw| nel| tdo| pji| rqu| bxw| riv| den| zxn| tpe| nrj| avy| pbq| hox| dhx| sgo| tuw| nug| ret| urs| iju| rsh| lxj|