python

時系列分析を実務で進めるとき、最初に何を確認し、どのように前処理やモデル候補を絞るべきかを Python で整理します。実質GDP、小売売上、複数系列の例を通じて、系列の構造確認から定常化、モデル選択前の判断軸までまとめます。

時系列データを1本ずつ見るだけで十分でしょうか？本記事では、多変量時系列モデル VAR を使って、GDP・消費・投資の関係を Python で実証しながら、複数系列を同時に扱う意味と使いどころを整理します。

時系列データを定常化したあと、次に必要なのはモデル化です。本記事では、ARIMA と SARIMA を Python で比較し、季節性のある系列でどちらが自然なモデルになるのかを実データで確認します。

株価・GDP・小売売上という実データを使い、差分・トレンド除去・季節調整による定常化をPythonで実証します。非定常性の原因を見極め、図示とADF検定で処理前後を比較しながら、実務で使える前処理の考え方を整理します。

時系列データの分析では定常性の確認が不可欠。本記事ではPythonを使い、差分・トレンド除去・季節調整・ARIMAの4手法で非定常データを定常化する方法を解説します。

実務データの多くはトレンドや時間項を含む非定常系列です。本記事ではPythonで6種類のデータを生成し、ADF検定とKPSS検定を用いて定常性を検証。非定常の原因を見極め、柔軟に分析手法を選ぶための実践例を紹介します。

時系列データを扱うなら「定常性の確認」が必須。本記事ではランダム変数とランダムウォークを例に、PythonでADF検定を実行して定常・非定常を判定する方法を解説します。偽物の相関を避けるための第一歩を学びましょう。

時系列データを使った回帰分析では偽物の相関が現れることがあります。この記事を読むことで、時系列データで偽物の相関が起こる理由、実際にPythonで検証する方法、データ分析で注意すべきポイントがわかります！