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Covid19の死亡者が肺炎でカウントされていた場合に、どの程度から誤差と言えなくなるかについてあたりをつける。あきらかに季節変動とトレンドがあるため、それぞれを取り除いた残差のバラツキで見る。 時系列解析 データは人口動態統計から。2,015年〜2,018年の死亡者数月別推移を重ねて確認する。 縦軸は死亡者数で、横軸は月。 偏自己相関を見るまでもなく、12ヶ月周期。年毎に、全体が上がっていくトレンドが見られる。 今回は、肺炎による死者を全体の9%(投稿最後の資料から)ととして、加法モデルで、トレンド、季節変動、残差に分解する。StatsModelsのseasonal_decomposeを加法モデルで使う(移動平均を繰り返して季節変動を計算している、はず) Y[t] = T[t] + S[t] + e[t] Tがトレンド、Sが季節変動、eが残差 import statsmodels.api