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  • Step0. 初級編
  • 3. 時系列データ

3-1. 時系列データを見てみよう

雨の日が続く6月―――猫たちはどこか元気がなさそうです。

唯一の楽しみは4月に植えた学校菜園の野菜たち。連日の雨と、そのすき間を縫って差し込む日差しのおかげでぐんぐんと大きくなってきています。次の表はその野菜たちの背丈を測定した観察記録です。

日付トマト(cm)枝豆(cm)きゅうり(cm)気温(℃)測定係
4月17日00015.2たま、ぷち
4月24日30218.0ぼす、ひげ
5月1日52418.3しろ、みけ
5月8日77820.4もも、みみ
5月15日12.5914.519.1くろ、とら
5月22日20151823.5そら、うみ
5月29日32.519.523.522.0はる、あき
6月5日4122.52919.9りん、まる
6月12日68.5283624.3じゅん、ちょび

このように、時間の経過に従って測定されたデータのことを「時系列データ」といいます。

■時系列データの取り方の極意

時系列データを取るときには、次の【時系列データの取り方の極意】に従うとよいです。

  • 時系列データは時系列にそって並べておきましょう。(左の表は悪い例を、右の表は良い例を示しています。時系列がぐちゃぐちゃになっているとデータが読みづらくなってしまいます。)
  • 日付トマトの背丈(cm)
    6月12日68.5
    4月24日3
    5月22日20
    4月17日0
    5月1日5
    6月5日41
    5月8日7
    5月15日12.5
    5月29日32.5
    日付トマトの背丈(cm)
    4月17日0
    4月24日3
    5月1日5
    5月8日7
    5月15日12.5
    5月22日20
    5月29日32.5
    6月5日41
    6月12日68.5

  • ある時間のデータが重複しないように注意しましょう。(左の表は悪い例を、右の表は良い例を示しています。同じ時間のデータが複数あると、どちらのデータが正しいかわからないため正確な分析ができなくなります。)
  • 日付トマトの背丈(cm)
    4月17日0
    4月24日3
    5月1日5
    5月8日7
    5月8日7.5
    5月15日12.5
    5月22日20
    5月29日32.5
    6月5日41
    6月12日68.5
    日付トマトの背丈(cm)
    4月17日0
    4月24日3
    5月1日5
    5月8日7
    5月15日12.5
    5月22日20
    5月29日32.5
    6月5日41
    6月12日68.5

  • 時間の間隔は一定でなくても問題ありませんが、データの特性が適切に把握できるような間隔にしておきましょう。(左の表は1か月ごとに取ったデータを、右の表は時間の間隔を一定にせずに取ったデータを示しています。どちらの例も、トマトの成長の様子がよく分からなくなってしまっています。)

日付トマトの背丈(cm)
4月17日0
5月15日12.5
6月12日68.5
日付トマトの背丈(cm)
4月17日0
4月19日0
4月21日0
4月24日3
5月1日5
5月2日5.3
5月8日7
6月12日68.5

3. 時系列データ

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