Python R Plotly + google colabでインタラクティブなグラフデビューする
Plotlyが数年前から気になっていたんですが、遂に使いたい場面に出くわしました。plotly4系について少し勉強たので使い方を共有したいと思います。特に、add_trace()やmake_subplot()について解説します。
時系列分析
Python R 
時系列分析 偏相関係数の話
見せかけの相関を見分ける道具である、偏相関係数について解説します。また、時系列分析での応用についても解説します。最後にpythonでiris データや時系列データで計算してみます。
時系列分析 時系列モデルのパラメーター推定
時系列モデルのパラメーター推定の方法として、最小二乗法と最尤法を紹介します。パラメーター推定の式を具体的に求めます。データ数を変化させてpython で計算させて、推定の精度が上下することを確認します。
時系列分析 モデルを合成して新しく作る(ARMAモデル)
この記事では、ARモデルをMAモデルで表したり、MAモデルをARモデルで表したり、組み合わせて新しくモデルを作ります。ARモデルでMAモデルを表すことが出来る気もしますが、そうでもありません。MAモデルの方が、多くの定常過程を表現できる事...
時系列分析 ARモデルの定常/非定常性の判定方法
定常確率過程にも、非定常確率過程にもなるARモデルを紹介します。簡単な性質を紹介した後、定常/非定常となる条件を計算します。最後に、pythonで色々グラフを描いてAR過程の特徴を捉えます。
時系列分析 定常確率過程とMAモデル
時系列データを予測するために、簡単な確率モデルを考えます。モデルを考える上で、確率過程を使います。その中で、定常確率過程が大事です。今回の記事では、定常な時系列モデルであるMAモデルを解説します。
時系列分析 時系列分析の話~相関係数~
時系列データの基本的な統計量に、自己相関係数があります。自己相関係数ををグラフにしたものは、コレログラムと呼ばれます。この記事では相関係数の簡単な性質をまとめ、pythonで実装します。また、コレログラムの描画をした後に、データのトレンド除去をします。