時系列分析入門【第５章 その１】２つの時系列データの相互相関・移動相関・動的時間伸縮をPythonで実践する｜ネイピア DS

この記事は、テキスト「RとStanではじめる 心理学のための時系列分析入門」の第５章「時系列データ同士の関係の評価」のRスクリプトをお借りして、Python で「実験的」に実装する様子を描いた統計ドキュメンタリーです。 取り扱いテーマは、２つの時系列データの類似度に関する次の指標です。 ・相互相関／移動相関 ・動的時間伸縮法（DTW） 時系列データ間の距離感って、どんなことなのでしょう？ さあ、時系列分析を楽しんでいきましょう！ 第５章 時系列データ同士の関係の評価 この記事は「5.2 相互相関」「5.3 動的時間伸縮法」を実践いたします。 インポートこの章で用いるライブラリをインポートします。 ### インポート # 基本 import numpy as np import pandas as pd # Rデータセット読み取り import statsmodels.api as sm i