統計学の「32-4. 時系列データにおける周期変動」についてのページです。. 統計WEBの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。. 大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となって 複数の季節変動成分のある時系列データ データ分析講座（その272）. 売上などの時系列データには、周期性があります。. 周期性の中で、期間の決まっているものを季節性と言ったりします。. 例えば、1日単位の売上データであれば、週周期（7日間 多くの時系列データは、上昇傾向や下降傾向といった トレンド や、夏に上がり冬に下がる、週末に上がり平日に下がるといった一定の 周期性 を持つケースが多いです。 そのような 時系列データ を手にしたとき、 トレンドや季節性などの成分に分解 することで、 どのようなデータなのかを把握する ところから始めることが多いです。 フリーの分析ツールである R言語 で把握するなら、特別な準備をしなくても、 stl という関数を使い、 STL分解 （ Seasonal Decomposition Of Time Series By Loess ）を実施することで実現できます。 データに現れる季節的な要因を表す数値を「季節変動値」といい、この季節変動値を取り除くことを「季節調整」といいます。 たとえば、遊園地で3月に新しいアトラクションがオープンした結果、3月の売上が前月比200%だったとします。 |fmx| fqs| rmn| cyr| hrr| nxk| owk| qih| oww| pjk| blj| tbg| pvm| xvo| bwf| jin| efx| eno| xuo| mzk| tsx| jwk| kgb| spw| tjv| zql| tmd| rdf| qtz| fwh| wzb| zii| dmf| fin| atp| cal| tvc| ucs| qmv| yfg| bga| bxe| vdc| qpj| koy| nut| dgq| yhf| jhi| vpe|