> https://twitter.com/KuboBook/status/660779858327269377/photo/1
「アイスクリームの販売数~気温」といった Y ~ X といった線形回帰・線形相関等が調べられていますが，X と Y が時系列データである場合，これは「見せかけの回帰」(spurious regression) とよばれるものになっています
まさかね。そこまで疑う？？
気温が高くなればアイスクリームが売れるというのが，見せかけの相関と？？
見せかけの相関を除いた真の相関関係はどうなっているのか，文句付けるだけで，何の分析もできないの？
時系列だから問題というなら，時系列のせいではない（時系列の縛りのない）データ，例えば，10日ごとのデータについて分析するならよいのかな？
いずれにしろ，気温が低い日よりは高い日の方がアイスクリームは売れそうだがなぁ？？
おお，向後先生だ
http://kogolab.chillout.jp/elearn/icecream/
http://www.seto.nanzan-u.ac.jp/st/gr-thesis/ms/2003/matsuda/00mm051.pdf
http://room.assign-navi.jp/column/3276/
http://xica-inc.com/blog/adelie-support-blog/2013/0828/
https://books.google.co.jp/books?isbn=4492045686
