データ分析 アメリカ小麦先物月次価格の見通し。1月の結果と、2月、3月の予測
アメリカ小麦の先物価格について、1月結果と2月、3月の価格を予測してみたいと思います。 時系列分析の手法を用いて、アメリカ小麦の先物価格を予測してみようという試み。 ほかの穀物同様、小麦も天候や世界の需要と供給が相場価格に大きな影響を与えま...
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データ分析 シカゴコーン先物月次価格の見通し1月の結果と2月3月の見通し
シカゴコーン先物価格について、1月の結果と2月、3月の予測を書いていきます。 本記事は、時系列分析の手法を用いてコーンの価格を予想しておりますが、様々な要因が絡む穀物相場において、机上の予測がそのまま当てはまりません。 そのため、実際に先物...
データ分析 Pythonで時系列データ分析 Vol. 2 定常性と自己相関
定常性の検定は、将来の予測や統計的分析を行う上で重要です。 定常性とは、時系列データの統計的性質が時間に依存しないことを指し、平均や分散、自己相関が一定であることを意味します。 また、自己相関分析とは、時系列データ内のデータ点とそのタイムラ...
データ分析 Python による平均値、中央値、最頻値の求めかたと数式の意味
標本を度数分布表に落とし込み、グラフにすることでその大まかな傾向が見えますが、さらに細かくデータを見てみましょう。 データを視覚的、感覚的に確認するために、一般的に用いられるのが「平均値」「中央値」「最頻値」ですね。 ということで、この三つ...
データ分析 Pythonによる時系列データ解析 Vol.1 前処理と特徴抽出
Pythonを使った時系列データの特徴抽出に限らず、データを分析する際にはデータの前処理が必要です。 この記事では、時系列データの性質を理解し、トレンドや季節変動、不規則性を識別する方法、平滑化などの処理方法を解説します。 プログラミング、...