日本語は最後にあります。
Listed in English, Chinese, and Japanese in that order.
Please note that this is an automatic translation.
英文、中文和日文，依次排列。
请注意，这是一个自动翻译，任何错误的翻译都应予以确认。
Familiar Statistics (14)
Understanding Time Series Analysis: An Insight from Broadcasting University's "Everyday Statistics (14)"
Welcome to another engaging session of "Everyday Statistics" from Broadcasting University, where today's focus is on the analysis of time series data. Time series data, a sequence of data points recorded or measured at successive time intervals, offers a wealth of information for those who know how to interpret it.
Objectives of Time Series Analysis:
- Identifying Patterns Over Time: Uncover the patterns of change at different points in time.
- Describing Relationships: Explore relationships between multiple time series datasets.
- Forecasting: Understand the structure of time series data to predict future trends.
From Raw to Processed Data:
Transforming raw data into processed forms like indices, growth rates, contribution rates, changes in amounts, contributions, moving averages, and seasonal adjustments is crucial for effective analysis.
Components of Time Series Data:
Time series data typically consists of four elements:
- Trend (T): The long-term progression of the series.
- Cyclical (C): Cyclical ups and downs.
- Seasonal (S): Seasonal variances.
- Irregular (I): Random, unpredictable variations, often referred to as 'noise'.
Time Series Models:
There are generally two types of models used in time series analysis:
- Additive Model: O = T + C + S + I
- Multiplicative Model: O = T * C * S * I
Indices: Measuring Magnitude of Change
Indices are used to gauge the size of change and are calculated as:
While they simplify the comparison of quantitative changes across multiple series, they can lose actual numerical information.
Growth Rate: Assessing Momentum of Change
The growth rate, showing the speed of change, is calculated as:
When dealing with seasonally variable data, like monthly data, it's common to compare with the same month in the previous year.
Moving Averages (MA): Smoothing Out Short-Term Fluctuations
Moving averages help to smooth out short-term fluctuations or 'noise' and highlight longer-term trends or cycles. This can be done through different window widths, from short-term to long-term trends. For seasonal adjustments, centered moving averages are particularly useful.
Seasonal Adjustment with Moving Averages:
- Start with the raw data series: O = T * C * S * I.
- Apply centered moving averages to estimate T * C, then isolate S * I, and finally S.
- The seasonally adjusted series becomes T * C * S.
Conclusion:
Time series analysis is a powerful tool, allowing statisticians, economists, and business analysts to discern patterns, understand relationships, and make forecasts based on historical data. Whether you're dealing with financial markets, weather patterns, or sales trends, understanding the basics of time series analysis is crucial in making informed decisions and predictions. Join us in our next session of "Everyday Statistics" at Broadcasting University to further explore the fascinating world of statistical analysis!
熟悉的统计学 (14)
了解时间序列分析： 广播大学 "日常统计（14）"的启示
欢迎收听广播大学的 "日常统计 "节目，今天的重点是时间序列数据分析。时间序列数据是在连续的时间间隔内记录或测量的一连串数据点，它为懂得解读的人提供了丰富的信息。
时间序列分析的目标：
- 识别随时间变化的模式：揭示不同时间点的变化模式。
- 描述关系： 探索多个时间序列数据集之间的关系。
- 预测： 了解时间序列数据的结构，预测未来趋势。
从原始数据到处理数据：
将原始数据转化为指数、增长率、会费比率、金额变化、会费、移动平均值和季节性调整等处理后的形式，对于有效分析至关重要。
时间序列数据的组成部分：
时间序列数据通常由四个要素组成：
- 趋势 (T)： 序列的长期发展。
- 周期 (C)： 周期性起伏。
- 季节性 (S)： 季节性差异。
- 不规则 (I)： 随机的、不可预测的变化，通常称为 "噪音"。
时间序列模型：
时间序列分析通常使用两种模型：
- 加法模型： O = T + C + S + I
- 乘法模型： O = T * C * S * I
指数： 衡量变化幅度
指数用于衡量变化的大小，计算公式如下
时间点 t 的指数=（时间 t 的值）/( 基准时间 t0 的值 ) × 100
这种方法虽然简化了多个序列之间数量变化的比较，但可能会丢失实际的数字信息。
增长率： 评估变化的势头
显示变化速度的增长率计算公式为
增长率=（前一时刻的增长）/（前一时刻的价值） × 100
在处理季节性变化数据（如月度数据）时，通常会将其与上一年同月进行比较。
移动平均线 (MA)：平滑短期波动
移动平均线有助于平滑短期波动或 "噪音"，突出长期趋势或周期。这可以通过从短期到长期趋势的不同窗口宽度来实现。对于季节性调整，居中移动平均线尤其有用。
使用移动平均值进行季节调整：
- 从原始数据序列开始： O = T * C * S * I。
- 应用居中移动平均估算 T * C，然后分离出 S * I，最后得出 S。
- 经季节性调整后的序列变为 T * C * S。
结论
时间序列分析是一种强大的工具，它使统计学家、经济学家和商业分析师能够根据历史数据辨别模式、理解关系并做出预测。无论您处理的是金融市场、天气模式还是销售趋势，了解时间序列分析的基础知识对于做出明智的决策和预测都至关重要。加入我们广播大学的下一期 "日常统计 "课程，进一步探索统计分析的迷人世界！
身近な統計 (14)
時系列データの分析：身近な統計学の視点から
放送大学の「身近な統計（14）」のセッションでは、私たちの日常やビジネスにおいて重要な役割を果たす時系列データの分析に焦点を当てます。時系列データとは、時間の経過に沿って等間隔で収集されたデータのことです。このデータの分析により、過去から現在に至るまでの変化を理解し、未来を予測する手がかりを得ることができます。
時系列データ分析の目的
- 時点変化のパターンの探索: データが時間と共にどのように変化しているかを調べます。
- 複数の時系列データ間の関係の記述: 異なるデータセット間の相互関係を明らかにします。
- 時系列データの構造の理解と予測: データの背後にあるパターンやトレンドを捉え、将来の動向を予測します。
時系列データの加工
- 指数（Index）: 時点ごとの変化の大きさを表す指標。計算式は (比較時点の値 / 基準時点の値) × 100 です。これにより、異なる時系列の変化を容易に比較できます。
- 成長率（Growth Rate）: 一定期間における変化の勢いを示します。特に季節変動があるデータでは、前年同月との比較が一般的です。
- 移動平均（MA: Moving Average）: 短期から長期のトレンドを平滑化して示すために用いられ、季節調整にも役立ちます。
時系列データの構成要素
- 傾向変動（T: Trend）
- 循環変動（C: Cycle）
- 季節変動（S: Season）
- 不規則変動（I: Noise）
これらの要素を用いて、時系列データは加法モデル（O = T + C + S + I）や乗法モデル（O = T * C * S * I）で表現されます。
季節調整のプロセス
時系列データから季節性を取り除くことで、データの本質的な動きをよりクリアに理解することができます。このプロセスには、中心化移動平均や移動平均を用いた季節調整が含まれます。
まとめ
時系列データの分析は、ビジネスの意思決定、経済予測、日常生活のさまざまな現象の理解に不可欠です。放送大学の「身近な統計」では、これらの概念をわかりやすく解説し、私たちの周りにあるデータをより深く理解するための知識を提供します。次回も、統計の世界のさらなる探求を楽しみにしてください。
office Hana An / 小庵
