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翻訳と辞書　辞書検索 [ 開発暫定版 ] スポンサード リンク トレンド分析 ： ミニ英和和英辞書 トレンド分析[ぶんせき] ===================================== 〔語彙分解〕的な部分一致の検索結果は以下の通りです。 ・ 分 ： [ぶん, ふん] 　 1. (n,n-suf,pref) (1) part　2. segment　3. share　4. ration　5. (2) rate　6. (3) degree　7. one's lot　8. one's status　9. relation　10. duty　1 1. kind　12. lot　13. (4) in proportion to　14. just as much as　1 ・ 分析 ： [ぶんせき] 　 1. (n,vs) analysis　 トレンド分析 （ リダイレクト：傾向推定 ） ： ウィキペディア日本語版 傾向推定[けいこうすいてい] 傾向推定（けいこうすいてい、Trend Estimation）とは、ある過程（プロセス）を測定したものを時系列として扱い、そのデータの傾向を推定する統計的手法である。完全には解明されていない物理的系に対しては、何らかのモデルを構築して測定結果を説明しようと試みる。特に測定結果が増加傾向や減少傾向にあるかを知ることでランダムな振る舞いではないことを判断しようとする。例えば、ある地点での毎日の気温を測ることで季節による変化の傾向や長期的な気象変化の傾向を読み取る。 特に、等質性の問題は重要である（その時系列は全測定区間で等しく信頼できるか？）。以下では、単純化のためそのような観点をあえて避ける。 == 傾向への適合: 最小二乗法 == データ群が与えられ、そのデータから何らかのモデル（この場合、データに適合する関数を意味する）を構築したい場合、選択可能な関数は様々である。しかしそのデータについて何らかの事前の解釈が存在しない場合、最も単純な直線的関数を適合させるのが基本である。 直線に適合させると決めた場合にも様々な手法が存在する。しかし圧倒的に多く使われるのは最小二乗法である。データの地点 $x\_i$ とそのデータ値 $y\_i$ について $a$ と $b$ を選択することで次の式を最小化する。 :$\backslash sum\; \backslash$ 解法については最小二乗法の項目を参照されたい。 以下では、最小二乗法で求めた「傾向」について述べる。問題は、その傾向の有意性であり、「有意」とはどういうことか、である。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「傾向推定」の詳細全文を読む 英語版ウィキペディアに対照対訳語「 Trend estimation 」があります。 スポンサード リンク 翻訳と辞書 : 翻訳のためのインターネットリソース Copyright(C) kotoba.ne.jp 1997-2016. All Rights Reserved.