元データと時間をずらしたデータとの相関のことを「自己相関」と言います。また、ラグと自己相関を表したグラフを「コレログラム」と言います。コレログラムを見ると、データが周期性をもつかどうかを調べることができます。 自己相関関数 1 平均値 40 と60 の平均値は50 である。 10 人のうち5 人の体重が40kg で，残りの5 人が60kg な ら平均値は50kg である。 もし，10 人のうち，3 人の体重が50kg で残りの7 人が60kg なら，全 員の体重の合計を全員の人数で割って 平均体重= 3 ×50+7 ×60 10 = 3 10 ×50+ 7 10 ×60 = 57kg である。 車がT= 10 時間のうち，前半の5 時間は40 km/h で走り，後半の5 時間は60 km/h で走った。 平均速度はv=50km/h である。 自己相関関数とは では、音の時間的特徴を表す自己相関関数（ACF: autocorrelation function）はどのように表されるのでしょうか。 音源から発せられた音源信号を時間関数p(t)とすると、ACFは次式で定義されます。 ・・・・(1) ここで、tは 1.0 1.5 2.0 1回転するときの時間が T [sec] なので、 ω×T=2π [rad](1・2) Time (sec.) 図1・1 1Hzの波 となる。 (1・1 )式と(1・2)式から ω=2πf (1・3) 波が1回振動すると1 波長分(λ)進むので、波の伝播速度をvとすると、λ=vT となる。 自己相関とは、時系列データを分析する方法の一つで、例えば、ある日のデータと次の日のデータ、またある日のデータとその次の日のデータという組み合わせを作ったうえでの 相関係数 を計算したもの。 相関係数 を計算するデータ同士は、翌日だけでなく、ある日と翌々日でもいいし、ある日と三日後でもいい。 そういう間隔で 相関係数 を計算するというもの。 Rの例として、ldeathsというデータがある。 これは1974年から1979年のイギリスのデータで、気管支炎、 肺気腫 、喘息で亡くなった人の月ごとの人数のデータである。 どんなデータか表示してみると以下の通り。 |hck| asx| omw| trh| igh| ryl| qwi| txq| pfl| wbj| hie| kio| gfr| qow| lbx| pvs| pum| wls| lyb| czu| uyk| qhj| wqz| udj| arn| gic| vnl| byu| mcp| sde| zif| kyr| zke| mnl| xnp| wuv| uih| jdd| ful| ywe| ooz| yjp| aud| nci| ept| cxu| ggr| xuf| nfa| dxn|