時系列解析
時系列
 | この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 (2021年3月) |
時系列（じけいれつ、英: time series）とは、ある現象の時間的な変化を、連続的に（または一定間隔をおいて不連続に）観測して得られた値の系列[1]（一連の値）のこと。例えば、統計学や信号処理で時間経過に従って計測されるデータ列であり、（通常、一定の）ある時間間隔で測定される。均一間隔では無い場合は点過程と呼ぶ。
概略
時系列解析や時系列分析はそのような時系列を解釈するための手法であり、データ列の背後にある理論（なぜそのような時系列になったのか？）を見出すか、予測を行うためのものである。時系列予測は、既知の過去の事象に基づいて将来のモデルを構築し、将来ありうべきデータポイントを測定前に予測することである。例えば、株式の過去の価格推移から将来の価格を予測することなどが挙げられる。
表記
時系列分析では以下のような記述も使われる:
時系列解析
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/21 09:43 UTC 版)
「ヘルメット (自転車)」の記事における「時系列解析」の解説
時系列解析は、ヘルメット義務化により大規模な変化が短期間で発生するような最も妥当な場所で、ヘルメット着用率と負傷率の時間的変化を比較する。 この種の研究は、次のような潜在的脆弱性を含んでしまう: 交通環境の変化 (例、飲酒キャンペーン) 公開推計の不正確さ (利用者数、走行距離) 収集データの意味合いの変化 対照群の分析が出来ないこと 長期的トレンドの分析でないこと 生態学的錯誤 義務化に従ってヘルメット着用率が 40% 以上増加した複数の地区で、Robinson は自転車利用者と対照群に対する検証を行い、「ヘルメット義務化法は自転車の利用を妨げるだけで、頭部負傷率に関する明確な反応を生じなかった」と結論付けた。この研究は、激しい議論の的となってきた 。 著者達は、分析用研究の選択や要約統計量として何が最適かについて一致した意見を持っていない。より新しい検証が Macpherson と Spinks によって行われたが、それには (Robinson の検証では扱っていない評価尺度による) 2つの独自研究論文が含まれており、「自転車用ヘルメット立法は、実施された住民におけるヘルメット着用を増加することと頭部負傷率を減少するように見える。 しかし、結果測定の高品質な評価研究や、[原文ママ] 自転車利用の起こりうる低下に関する報告された資料はほとんど存在しない。 ほかにもたくさんの研究が存在する。もっとも大規模なものは、800万人の自転車利用者の負傷を15年にわたって調べたもので、重傷には無効であることや大きくはないが明確な死亡率上昇が示された。 この研究によると、米国ではヘルメット着用が18%から50%に増加したことに比例して、頭部負傷率が40%増加したにもかかわらず、これは先に触れたように、潜在的弱点を持つ時系列解析であるから、相関関係はあっても因果関係ではないだろう。増加した危険との関連は別の研究で報告されている。 同一資料の異なる分析は違った結果を示す可能性がある。例えば Scuffham は1995年のニュージーランドにおける自発的着用の増加に関する資料を分析した。彼は結果を、長期的傾向を考慮するとヘルメットには測定可能な効果はなかった、と結論付けた。長期的傾向を除いた彼の後の再分析は、小さな恩恵の存在を示唆した。 さらにその後の Scuffham によるニュージーランドにおけるヘルメット法の費用便益分析は、最も楽観的な傷害予防の見積もりを選択しても、ヘルメットに掛る費用が治療費よりも負担になることを示した。
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