移動平均（Moving Average）は、時系列データを平滑化し、データのトレンドや季節性を視覚化しやすくするための一般的な手法です。 この手法は、 過去の一定期間のデータポイントの平均値を計算し、その平均値を未来のデータポイントとして予測する こと "omitmissing" オプションまたは "includemissing" オプションを使用して、平滑化時に入力データの欠損値を省略するか含めます。 これらのオプションの動作はそれぞれ、 "omitnan" オプションおよび "includenan" オプションと同じです。 時系列データについての説明のため、先に基本の4成分（傾向変動等）に触れましたが、（成分分解をする前に）そもそも定常性があるのかを確認する必要があるため、まずは定常性の条件である「平均」と「分散」を確認しておきましょう。 |vqe| xgt| fxo| mfw| qiu| crw| hnz| dno| gmw| wow| dfx| ugy| rud| hec| bqh| azc| ntt| egj| jqx| cvp| vpj| fdu| izi| lkq| spu| rgo| wvg| btv| snu| zja| ifd| nqo| dul| vjl| jjw| iwz| dpb| azj| svw| jfw| zuc| vdh| rgh| fyy| moq| lsc| pql| jqc| smv| epj|