Pythonによる時系列分析の基礎 | Logics of Blue
Pythonを使った時系列解析の方法について説明します。 時系列データの読み込みから、図示、自己相関などの統計量の計算といった基礎から始めて、自動SARIMAモデル推定までを説明します。 この記事を読めば、簡単なBox-Jenkins法についてはPythonで実装する方法が身につくかと思います。 JupyterNotebookでの実行結果はリンク先から確認できます。 目次 時系列分析とは 時系列データの読み込み 時系列データの取り扱い 自己相関係数の推定 ARIMAモデルの推定 SARIMAモデルの推定 総当たり法によるSARIMAモデル次数の決定 1．時系列分析とは 時系列分析とは、その名の通り、時系列データを解析する手法です。 時系列データとは、例えば「毎日の売り上げデータ」や「日々の気温のデータ」、「月ごとの飛行機乗客数」など、毎日（あるいは毎週・毎月・毎年）増えていくデータのことで
【python】自己相関関数を用いたピッチ検出【サウンドプログラミング】 - すこしふしぎ．
こんばんは．1000chです． 今週頭から内定先のインターンが始まり，今年はTAとして参加生のサポートをしています． 自分が昨年参加したインターンに，このような形で携われるのはなかなか感慨深いものがあります． 振り返るとこのブログを始めたきっかけもこのインターンでの出会いだったりして，時が経つのは早いものだなぁと思うばかりです． さて，今回は音のピッチ検出プログラムを作ってみます． キーワードは自己相関関数． いきますよー． ピッチ検出アルゴリズム 入力音声のピッチ検出には，様々なアルゴリズムが知られています．くわしくはおぐぐりいただくか，wikipedia先生に聞いてみてください． 今回は手始めということで，簡単そうな「自己相関関数」を利用したピッチ検出を試みます． 相関関数 相関関数r(m)は，ざっくり言うと「信号の周期性」を表現できる値です． 信号をmサンプルずらしたとき，元の信号に
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