橘一良

定常性の検定は、将来の予測や統計的分析を行う上で重要です。 定常性とは、時系列データの統計的性質が時間に依存しないことを指し、平均や分散、自己相関が一定であることを意味します。 また、自己相関分析とは、時系列データ内のデータ点とそのタイムラ...

標本を度数分布表に落とし込み、グラフにすることでその大まかな傾向が見えますが、さらに細かくデータを見てみましょう。 データを視覚的、感覚的に確認するために、一般的に用いられるのが「平均値」「中央値」「最頻値」ですね。 ということで、この三つ...

「平均値」「中央値」「最頻値」でデータを視覚的、感覚的に確認し、さらにデータがどのような性質を持っているのかを確認するために用いられるのが、分散と標準偏差です。 この記事では、分散と標準偏差とは何か、どのようなときに使われるのか、さらにpy...

データ分析をするうえで重要なのが、データがどのような状態なのかを確認することです。 そのための方法として一般的なのが、度数分布表とヒストグラムです。 この記事では、Pythonを使って Pythonで度数分布表とヒストグラムを作成する方法 ...

Pythonを使った時系列データの特徴抽出に限らず、データを分析する際にはデータの前処理が必要です。 この記事では、時系列データの性質を理解し、トレンドや季節変動、不規則性を識別する方法、平滑化などの処理方法を解説します。 プログラミング、...