- 問題
- 答え
- 解説
次の Python コードで、時系列データに関しどのような情報が得られますか？
Python コード:
import numpy as np
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(42)
data = pd.Series(
np.sin(np.linspace(0, 20 * np.pi, 100))
+ np.random.randn(100) * 0.5)
decomposition = seasonal_decompose(
data, model='additive', period=10)
decomposition.plot()
plt.show()
import numpy as np
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(42)
data = pd.Series(
np.sin(np.linspace(0, 20 * np.pi, 100))
+ np.random.randn(100) * 0.5)
decomposition = seasonal_decompose(
data, model='additive', period=10)
decomposition.plot()
plt.show()
import numpy as np
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(42)
data = pd.Series(
np.sin(np.linspace(0, 20 * np.pi, 100))
+ np.random.randn(100) * 0.5)
decomposition = seasonal_decompose(
data, model='additive', period=10)
decomposition.plot()
plt.show()
回答の選択肢:
(A) データのトレンドとノイズ成分のみ
(B) データの周期性と残差成分
(C) データのトレンド、季節性、残差成分
(D) データの自己相関と外れ値
