時系列

はじめに 時系列データ予測は、ビジネスや科学のさまざまな分野で用いられています。 しかし、予測モデルの信頼性を確認するためには、検証が不可欠です。 本記事では、時系列データ予測の検証方法に焦点を当て、その手法や重要なポイ...

はじめに 時系列分析は、時間の経過とともに変動するデータを分析し、そのパターンやトレンドを理解するための重要な手法です。しかし、時系列データを分析する際には、データが定常性を持っているかどうかを確認することが不可欠です。本記事では、...

はじめに STL（Seasonal-Trend decomposition using LOESS）分解は、時系列データをトレンド、シーズナル、誤差の三つの要素に分解する手法です。この手法は、時系列データの背後に潜むパターンや変動を...

時系列データ 時系列データとは、その名の通り、時系列に生成できたデータのことを指します。例えば自分が体重を毎日測定しているとして、10日間のデータを示すとこのようになります。 日にち体重 (kg)1/150.01/250....

はじめに 時系列データは、経済学、気象学、医学など、多くの分野で一般的に使用されるデータの一つです。時系列データの予測や解析のためには、適切な特徴量の生成が必要です。 本記事では、時系列分析における基本的な特徴量エンジニアリン...

はじめに 時系列データの分析において、自己相関（Autocorrelation）は非常に重要な概念です。自己相関を理解することで、データの性質やパターンを把握し、適切なモデルを選択する手助けとなります。 自己相関は、時系列分析...