非定常な時系列にどう対応する？構造変化と予測ウィンドウの見極め方 - Qiita

user: 時系列データがあります。その時系列データは、定常的ではありません。たとえば、直近の数年間と、その前の数年間では、傾向が異なるように見えます。したがって、時系列データを用いた予測を行うためには、手に入る全てのデータを用いるよりは、直近の数年間のみを用いる方が良いように思えます。しかし、具体的に「直近の何年間のデータを用いれば良いか」は、分かりません。それを客観的に掴むような方法はありませんか？時系列データは pandas dataframe で与えられているものとします。Pythonを使って教えてください。 assistant: はい、とても良い問題提起です。 「どの程度過去のデータまでを使うべきか？」という問いは、構造変化や非定常性がある時系列データにおいて極めて重要です。 以下に、Python + pandas を使って「直近何年間を使うか」問題に客観的にアプローチする方法を