Pythonで時系列解析・超入門（その1）時系列データに対する3つの特徴把握方法（変動成分・定常性・コレログラム）趨勢変動成分とは、データの長期的な増加または減少を表現する成分です。これは、直線である必要はありません。 循環変動成分は、周期的なパターンを表現する成分です。後に説明する季節変動成分と似たような概念ですが、季節変動成分が一定の周期を持っているのに対し、こちらの周期は一定である必要はありません。景気循環などがよい例です。上昇と下降を繰り返すが、上昇している期間が長いときもあれば短いときもある、という感じです。季節変動成分と異なり、2年以上と長くなります。 季節変動成分とは、一定の周期パターンを持った成分です。例えば、データの粒度が1日単位であれば、週周期や年周期などです。循環変動成分と比べ、周期が短く長くても1年程度です。 よく、T（趨勢変動成分）とC（循環変動成分）を一緒くたにTC（趨勢循環変動）とまとめてしまうことが多いです。 その場合、原系列（元の時系列データ）は、以下の3つの変動成分
