データ分析 アメリカ小麦先物月次価格の見通し。4月-6月の予測 アメリカ小麦の先物価格について、4月から6月の価格を予測してみようと思います。時系列分析の手法を用いて、アメリカ小麦の先物価格を予測してみようという試みですが、ほかの穀物同様、天候や世界の需要と供給が相場価格に大きな影響を与えます。そのため... 2024.06.23 データ分析時系列分析
データ分析 アメリカ小麦先物月次価格の見通し。1月の結果と、2月、3月の予測 アメリカ小麦の先物価格について、1月結果と2月、3月の価格を予測してみたいと思います。時系列分析の手法を用いて、アメリカ小麦の先物価格を予測してみようという試み。ほかの穀物同様、小麦も天候や世界の需要と供給が相場価格に大きな影響を与えます。... 2024.01.06 データ分析時系列分析
データ分析 シカゴコーン先物月次価格の見通し1月の結果と2月3月の見通し シカゴコーン先物価格について、1月の結果と2月、3月の予測を書いていきます。本記事は、時系列分析の手法を用いてコーンの価格を予想しておりますが、様々な要因が絡む穀物相場において、机上の予測がそのまま当てはまりません。そのため、実際に先物投資... 2024.01.04 データ分析時系列分析
データ分析 Pythonで時系列データ分析 Vol. 2 定常性と自己相関 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グと... 2024.01.03 データ分析時系列分析
データ分析 Python による平均値、中央値、最頻値の求めかたと数式の意味 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、この三つはど... 2023.10.01 データ分析統計
データ分析 Pythonによる時系列データ解析 Vol.1 前処理と特徴抽出 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、機械... 2023.09.17 データ分析時系列分析