Python 時系列分析 1,000本ノック
– ノック34: 時系列データのトレンド季節分解 –

1150
Python 時系列分析 1,000本ノック– ノック34: 時系列データのトレンド季節分解 –
次の Python コードの出力はどれでしょうか？

Python コード:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
np.random.seed(13)
dates = pd.date_range(
start='2023-01-01',
periods=24,
freq='M')
data = np.random.randn(24) + np.arange(24)
ts = pd.Series(
data,
index=dates)
result = seasonal_decompose(
ts,
model='additive',
period=12)
print(result.seasonal.head(12))
import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose np.random.seed(13) dates = pd.date_range( start='2023-01-01', periods=24, freq='M') data = np.random.randn(24) + np.arange(24) ts = pd.Series( data, index=dates) result = seasonal_decompose( ts, model='additive', period=12) print(result.seasonal.head(12))
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

np.random.seed(13)
dates = pd.date_range(
    start='2023-01-01', 
    periods=24, 
    freq='M')

data = np.random.randn(24) + np.arange(24)
ts = pd.Series(
    data, 
    index=dates)
    
result = seasonal_decompose(
    ts, 
    model='additive', 
    period=12)

print(result.seasonal.head(12))

 

回答の選択肢:

(A) 季節性成分の最初の12ヶ月の値
(B) 最初の12ヶ月の季節成分の平均値
(C) 季節成分の値を12月開始にした時系列データ
(D) 最初の12月の季節性成分の値