32-5. 自己相関 | 統計学の時間 | 統計WEB
このグラフを見ると、同じような形が3回繰り返されていることが分かります。1日のうち昼は気温が高くなり夜は気温が下がるので、気温の変化の傾向は似通っており、ある程度の周期性が見て取れます。 ここで、「元のデータ」と「元のデータから時間をずらしたデータ」との相関係数を計算します。そして、元データからずらした量（ラグ）を横軸にとり、計算した相関係数を縦軸に取ると、次のようなグラフができます。 元データと時間をずらしたデータとの相関のことを「自己相関」と言います。また、ラグと自己相関を表したグラフを「コレログラム」と言います。コレログラムを見ると、データが周期性をもつかどうかを調べることができます。 このグラフの自己相関係は、コサインカーブが減衰していくような規則正しい形を描いています。データが「24」、「48」ずれたところで自己相関が極端に高くなっており、「12」、「36」で自己相関が極端に低く
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統計学の時間 統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。「Step1. 基礎編」は、大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定®2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。最後まで読み進めることで、統計検定®2級に合格できる力がつくことを目標にしています。 学習ページは、数式ばかりではなく具体例を多数掲載し、はじめて統計学を学ぶ方にもイメージしやすい内容になっています。学習ページで勉強した後は、練習問題で腕試しができます。練習問題のすぐ下に解説を掲載していますので、理解度をすぐに確認することができます。 一通り勉強して知識が身に着いたら、実際に統計検定®を受験するのがオススメです。 統計WEBでは、統計検定®の受験者を応援しています！ ※統計WEBを使って統計検定®に合格された方の『合格者の声』をブログに掲載しています。こちらからご覧ください。 Step0. 初級編 1. デー
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