北海道に牛の赤ん坊が生まれて、また沖縄にも同時刻に人間の子供が生まれたと。させてやると、おそらくきれいな回帰直線がひけます。両方とも成長しているからですね。そんな回帰分析には何の価値もないでしょう。北海道の牛がダイエットしたから沖縄の少年の体重が軽くなるなんてことはあり得ないわけです。回帰直線は引っ張れてします。ようするに、誤った予測をしやすくなってしまう訳。言うことが知られています。そこで「なんでも回帰分析」ってのはやめ、時系列データの特徴を丁寧にみてやって、時系列モデルを組み立てて行くことになります。知ると便利な用語集ここではいちいち時系列解析の細かい解説はしません。「用語」にかんしては、すこしだけ書いておきます。関係数は、過去の値とどれくらい似ているか(あるいは似ていないか)を表したものです。今日は少ない」ということになります。偏自己相関係数は、注目している時以外の要因を無視して計算された自己相関係数です。何か見たくないよってときにはこちらを使います。帰とは、その名の通り自分のデータと回帰する手法。