【要素分解入門】時系列解析の手法をRとpythonで並べてみる♬ - Qiita

今回は、前回の時系列分解をさらに追及してみた。 すなわち、モデルは以下のとおり $Y_t=T_t + S_t + e_t$ または、 $Y_t=T_tS_te_t$ として、時系列データを分解するdecompose()手法である。 前回は、それぞれのデータを同時描画していたが、今回は例えばノイズ除去した純粋な音声や振動などの再生や利用を目的に、それぞれ保存したり再生したいという動機から実施してみた。 データは参考③のサイトの死亡数の速報値と参考④の2018年までの過去データである。 今回の参考は以下のとおりである。 参考①はR言語のものであり、参考②はpythonのものである。 ここでは独立に数値化してcsvファイルに保存するまでをまとめる。 【参考】 ①Extracting Seasonality and Trend from Data: Decomposition Using R ②T