Diff of Julia/演習：トレンド解析の基礎

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#author("2019-08-26T13:48:43+09:00","default:Miyashita","Miyashita")
#author("2019-11-15T15:42:14+09:00","default:Miyashita","Miyashita")
*Julia演習問題：トレンド解析の基礎 [#l201750e]
***問題 [#me6bacc6]
+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．~
#codeprettify(lang-julia){{
DelimitedFiles.readdlm(filename, ',', skipstart=1) # 例
}}
+不等間隔のデータを 1 日毎に補間しなさい．~
#codeprettify(lang-julia){{
using Interpolations
interpolate((torg, ), val, Gridded(Linear()))
}}
+補間データを元に，線形トレンドを求めて図にしなさい．~
#codeprettify(lang-julia){{
Polynomials.polyfit(t, val, 1)
plt = Plots.plot(t, Polynomials.polyval(...))
}}
+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．~
#codeprettify(lang-julia){{
pdg = DSP.welch_pgram(val, ...; fs=1.0)
}}

***データ [#mff0554e]
-csvファイル
#ref(https://main-t-miyashita.ssl-lolipop.jp/hydrocoast/image/python/dat_climate.csv,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） [#f917a104]
１年周期になるように意図的なパラメータを調整した．~
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．~

&ref(https://main-t-miyashita.ssl-lolipop.jp/hydrocoast/image/julia/uniformed_data.png,500x375);
&ref(https://main-t-miyashita.ssl-lolipop.jp/hydrocoast/image/julia/trend.png,500x375);

Takuya Miyashita