季節調整済とは原系列をトレンド、季節変動、残差分類する事
(原系列 = トレンド + 季節変動 +残差)
原系列 – トレンド – 季節変動 = 残差
例えば気温の観測においては
夏と冬では気温差が激しいのでそこは考慮せず、
年単位で計測する地球温暖化による気温の変化を計測する場合に使用する
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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from pandas import datetime import statsmodels.api as sm %matplotlib inline import numpy as np # データの読み込み co2_tsdata = sm.datasets.co2.load_pandas().data # 欠損値の処理 co2_tsdata2 = co2_tsdata.dropna() # 季節調整とグラフのプロット res = sm.tsa.seasonal_decompose(co2_tsdata2,freq=51) fig = res.plot() plt.show() # 何も書き込まず実行してください |
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