時系列分解とは、時系列データ セットを構成要素に分解して、その根底にあるパターンや動作を理解するプロセスを指します。これらの構成要素には通常、傾向、季節性、周期性、不規則性またはランダム性が含まれます。これらの構成要素を個別に分析すると、データの基礎となる構造に関する洞察が得られ、より適切な予測と分析が可能になります。
時系列分解の起源とその最初の言及の歴史
時系列分解の起源は 20 世紀初頭、特に WS ジェヴォンズやサイモン クズネッツなどの経済学者の研究にあります。このアイデアは 1920 年代と 1930 年代にウェズリー C. ミッチェルなどの経済学者によってさらに発展しました。その目的は、経済データの周期的な動きを傾向やその他の変動から分離することでした。
時系列分解に関する詳細情報。トピックの拡張 時系列分解
時系列分解では、時系列データを複数の基礎コンポーネントに分解し、個別に分析します。これらは通常、次のとおりです。
- 傾向: データの長期的な動き。
- 季節限定: 1 年や 1 週間など、一定期間内に繰り返されるパターン。
- 循環的: 不規則な間隔で発生する変動。多くの場合、経済サイクルに関連しています。
- 不規則: データ内のランダムまたは予測不可能な動き。
分解は、移動平均、指数平滑法、ARIMA などの統計モデリングなどのさまざまな方法を通じて実現できます。
時系列分解の内部構造。時系列分解の仕組み
時系列分解は、系列のさまざまなコンポーネントを分離することによって機能します。
- トレンドコンポーネント: 多くの場合、移動平均または指数平滑法を使用して抽出されます。
- 季節要素: 一定期間内の繰り返しパターンを識別することで検出されます。
- 循環的要素: 不規則な間隔で発生する変動を分析することで識別されます。
- 不規則なコンポーネント: 他のコンポーネントを抽出した後に残るもの。多くの場合、ノイズまたはエラーとして扱われます。
時系列分解の主な特徴の分析
- 正確さ: より正確な予測と理解が可能になります。
- 多用途性経済、金融、環境科学などさまざまな分野に応用できます。
- 複雑: 高度な統計手法と専門知識が必要になる場合があります。
時系列分解の種類
主に2つのタイプがあります。
- 加法モデル
- トレンド + 季節性 + 周期性 + 不規則性
- 乗法モデル
- トレンド × 季節 × 周期 × 不規則
| タイプ | に適し |
|---|---|
| 添加剤 | 線形傾向と季節変動 |
| 乗法 | 指数関数的な傾向とパーセンテージの変化 |
時系列分解の使い方、使用に伴う問題とその解決策
用途
- 将来の傾向を予測します。
- 根本的なパターンを特定する。
- 異常を検出します。
問題と解決策
- 過学習: 過度に複雑なモデルの使用は避けてください。
- データ品質の問題: データがクリーンであり、適切に準備されていることを確認します。
主な特徴と類似用語との比較
| 特性 | 時系列分解 | フーリエ解析 | ウェーブレット解析 |
|---|---|---|---|
| 集中 | トレンド、季節 | 頻度 | 時間と周波数 |
| 複雑 | 適度 | 複雑な | 非常に複雑 |
| アプリケーション | 経済、ビジネス | 信号処理 | 画像解析 |
時系列分解に関する今後の展望と技術
将来の展望としては、機械学習技術の統合、リアルタイム分析、時系列分解の自動化などが挙げられます。
プロキシ サーバーを時系列分解に使用または関連付ける方法
OneProxy のようなプロキシ サーバーは、時系列分析のためのリアルタイム データの収集を容易にします。さまざまなオンライン ソースからデータを安全かつ匿名でスクレイピングできるため、分析のための豊富で多様なデータ セットが確保されます。
関連リンク
これらのリンクでは、時系列分解と関連テクノロジーに関するより詳細な情報が提供されます。
