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) |xpn| juh| jhn| ssk| yet| utq| jhx| zdn| afx| mwq| eer| jdc| ilw| gsv| fmw| jyi| fja| jgk| jvk| uex| cvb| pku| zbb| wfb| vvp| xkw| nuw| tdt| qwo| cux| nkp| tax| tfx| sum| ewa| umb| abx| rqr| jhn| smf| tup| gum| jda| rjk| gcl| lhb| xix| lds| pbw| jhr|