第14章 データを分類する技術
データを分類し視覚化して、その特徴など内在する情報を分かりやすくすれば、データから得られる情報をもとに意思決定などのアクションを容易にし客観的で信頼性できる材料となる．多変量解析は多くの変数をもとに情報の集約化などに用いられることがある．
その様な多変量解析の情報集約の１手法として樹木モデル」による方法を紹介しよう．
それでは、
統計技術←ここをクリックして確かめてみよう．
http://toukei.sblo.jp/article/188432693.html
統計技術（ブロッグ）：
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東京都 新型コロナ感染者累計予測(２月19日から２月25日)
図は先行するデータから増加傾向の場合と減少傾向の場合を予測しており、明日(２月19日)の累積数を注視し情報統計研究所の予測の有効性をもってご判断のうえお役立て下さい。
東京都の新型コロナ感染者累積予測
明日(2月15日)以降、感染者累計が図のように減少傾向を示せば緊急事態宣言発出の効果ありと推測されるかも知れないが、マダマダ、図の増加傾向を棄却できないものの、マズマズ減少傾向に向かうと思われる。
第13章-4 時系列データ(パワースペクトル)
循環変動性のある時系列データなら、自己相関分析のコレログラムで視覚的に循環性を確かめることが出来る．
ここでは，時系列データを信号とするなら、電子工学的な手法でスペクトル解析・・フーリエ解析などと言い、
コレログラムの循環性(周期性)を見ることが出来る．
時系列データのフーリエ変換がスペクトルであるが、専門的になるので、ここでは述べない．
自己相関分析の補追的な意味合いで簡単に「パワースペクトル」の技術を紹介する．
それでは、
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Tokyo, Covid-19 Infected Persons Cumulative Prediction.
