７６、統計とは（統計を考える）

時系列分析では平均は移動する。

時系列分析では、平均値は移動する。
平均値の取り方や偏差の取り方は、時系列分析とクロスセクション分析では根本が違ってくる。

時系列分析では、平均をどう定義するかが重要になる。
例えば移動平均の持つ意味である。
平均というのは、力の均衡点や水準を表す場合があるからである。

平均が移動するという事は、平均に軌跡があるという事を意味する。
その軌跡が何を意味するのかは、時系列分析の結果を左右する事になる。

平均は、集合の代表値である。代表というのは、集合の中心を意味する。
つまり、集合の平均の軌跡が時系列分析では重要な働きを持っていると言える。

時系列データの多くは、滑らかな直線や曲線を描かずに、振動したり、分散したりしている場合が多い。
振動したり、データが散らばったりしている場合は、データの基準線をどの様に設定するかは、データを解析するうえで鍵を握っている。

平均が移動する事によって偏差にも違いが生じる。
偏差の意味するところは平均と差だからである。平均をどの様に定義するかで偏差の意味も変わってくる。
この様な場合、平均とは何か。何の平均なのかが重要となる。
また、偏差とは何か、何に対する偏差なのかも重要となる。
それを知るためには、推移の根本を知る必要がある。

推移には、第一に、実数による推移。第二に、差による推移。第三に比率による推移がある。
比率には、対比と占有率がある。
差や費の働きを知るためには、何に対する何の差であり、対比であり、占有率かが鍵を握る。
差や比というのは、前年に対する差や費を意味する場合が多い。
前年と差を基本とすれば直線的なものになり、前年との比を基本とすれば、指数的変化になる。

また、変化の基本には、直線的変化か指数的変化かの違いがある。

時系列分析で大切な事は、確かな事と、不確かな事を見極める事である。
時系列分析は、変化の中心に対する誤差と捉える事もできる。
その誤差が一定の範囲にあれば、予測の精度は高まるとみなす。

一定期間、一定の平均と一定の幅の分散を守っている変化を定常的変化という。

ベイズ統計
確率と統計
確率と統計（教育）

参照
「道具としてのベイズ統計」　涌井良幸著　日本実業出版

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