Takuya Miyashita

Julia演習問題：トレンド解析の基礎 †

問題 †

1. csv(コンマ区切り)データ "dat_climate.csv" を読み込みなさい．
   読み込みに使う関数は自由．
   

   DelimitedFiles.readdlm(filename, ',', skipstart=1) # 例

2. 不等間隔のデータを 1 日毎に補間しなさい．
   

   using Interpolations
   interpolate((torg, ), val, Gridded(Linear()))

3. 補間データを元に，線形トレンドを求めて図にしなさい．
   

   Polynomials.polyfit(t, val, 1)
   plt = Plots.plot(t, Polynomials.polyval(...))

4. データのスペクトル解析を行い，固有日数 (1/f) を求めなさい．
   

   pdg = DSP.welch_pgram(val, ...; fs=1.0)

データ †

• csvファイル
  dat_climate.csv
  1行目はヘッダー
  2行目以降は日時，データ

解答例（参考） †

１年周期になるように意図的にパラメータを調整した．
厳密性が求められない演習用データにつきご容赦ください．