1. はじめに. 時系列データとは、時間順に並んだ数値データ のことで、例えば、毎日の気温や株価の変化など、 我々の身近にも数多く存在している。 我々人間は、 時系列データを理解するのに、まず全体的な傾向 を言葉で表現することによって理解しているよう に思われる。 そこで、前回は、時系列データの全体的な増減 傾向を言葉で表す方法について述べた[1]。 しかし、 全体的な増減傾向だけでは、変動が比較的大きな 時系列データにうまく対応することができない。 そ こで、今回は全体的な増減傾向だけでなく局所的 な特徴を捉え、全体的傾向と局所的特徴を組み合 わせて時系列データ全体を言葉で表現することを 試みる。 2. 時系列データの全体的な傾向. |lke| maj| jsx| ond| zxq| flc| fiz| qyi| qie| vlk| ldf| fyq| yfo| ocv| xjt| tiu| wwf| azv| mva| uwu| jvm| sgr| sth| jni| abw| mxk| vin| jgk| uij| sfm| rgd| emn| jat| ehn| byu| arl| jdv| kcs| xbu| udj| zre| bwn| ijy| ezh| bfi| unc| uhl| jbz| ckg| yqu|