変化のグラフ

変化のグラフは、時系列解析をする時には、頼りになるグラフです。

時間的な変化を見るためだけでなく、空間的な変化を見るためのグラフとしても使うことができます。

ところで、自己相関分析があったりもしますが、統計学や機械学習の理論の多くは、時間的な変化を扱うことが理論に入っていません。

一方で、時間的な変化は、現実の世界では当たり前です。そのため、変化のグラフを使ったグラフ統計は、それらのギャップを埋めるためにも使えます。

変化のグラフの種類

時間的な変化のグラフを描くからと言って時刻のデータ、空間的な変化のグラフを描くからと言って座標のデータは、必ずしも必要ありません。

時刻や座標のデータが等間隔になっているのなら、データが等間隔になるグラフを扱うことで、変化のグラフは作れます。折れ線グラフやヒートマップはそういった事に使えるグラフです。

時刻や座標のデータが等間隔ではない場合も、データ順番が時刻や座標の順になっているのなら、データが等間隔になるグラフでも、ある程度の分析ができます。