2-5a(2-5)　心臓病件数データ

データファイル

　Excel 5.0/95 〜

　CSV

解説

[以下の分析作業は、1-9 の CO₂ データに対しても意味がある。]

• 横軸を月として、データを折れ線グラフにプロットする。
• トレンド(長期傾向)の検出：

• 回帰直線を作る。またその残差を計算しプロットする。
• 各時点で、12 カ月移動平均：
  　　(5 カ月前 + 4 カ月前 + ・・・ + 現時点 + ・・・ 4 カ月後 + 5 カ月後) / 12 + （6 カ月前 + 6 カ月後) / 24
  を作り、プロットする（トレンド）。なお、( 1 カ月前 + 現時点 + 1 カ月後) / 3 なら、3 カ月移動平均だが、十分に明瞭ではない。

• データを 12 カ月ずらしたデータともとのデータを組み合わせ（すなわち 12 月ずれたものと組合わす。相手のない数字は棄てる）、その相関係数を計算する。これを「ラグ 12 の自己相関係数」という（正確な定義はややことなるが大差ない）。ラグを 1, 2, 6 などとして、繰り返す。これらの解釈はどうなるか。
• 自己相関係数は、残差に対して計算しても大差ないことを見る。

分析結果　=>　ここ

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