トレンドと季節性
1949年から1960年まで航空旅客数は増加していったが，季節変動もあった．オーバーラップのない年間窓に，MovingMapをTotalとともに適用して年間の増加を可視化する．時間周期の長さを1年間とした毎月のデータにDateHistogramを使って，季節依存性を調べる．
1949年から1960年までの月ごとの国際線旅客数はExampleDataで入手できる．
In[1]:=
data = ExampleData[{"Statistics", "InternationalAirlinePassengers"},
"TimeSeries"]Out[1]=
このデータは，長期に渡る増加傾向と季節的な振動の両方を示している．
In[2]:=
DateListPlot[data, PlotTheme -> "Detailed"]Out[2]=
年ごとに合計して，世界的なトレンドを見る．合計の結果を各年の最後の日に置いて，1年の移動窓をオーバーラップしないようにする．
In[3]:=
positionspec = {{1949, 12, 31}, {1960, 12, 31}, Quantity[1, "Year"]};In[4]:=
mm = MovingMap[Total,
data, {Quantity[1, "Years"], Right, positionspec}];In[5]:=
DateListPlot[mm, PlotMarkers -> Automatic,
GridLines -> {mm["Dates"], None}]Out[5]=
季節依存性を解析する．旅客数を日付の重みとしてWeightedDataを生成する．
In[6]:=
wd = WeightedData[data["Dates"], data["Values"]];DateHistogramはDateReductionによって指定されるように，年間を通した毎月の重みを合計する．
In[7]:=
DateHistogram[wd, "Month", DateReduction -> "Year"]Out[7]=
