数値変化データのパターンを解析方法

質問

あまりうまく説明できませんが、数値変化の解析方法を探していて、どのような方法があるのか入り口の知識として教えていただきたいです。
数値解析は初心者、エクセルかRを使用して解析できるような方法があればご教示いただきたいです。
＜解析したい内容＞
例えば、気象データのような気温と湿度と風速の3つのデータがあったとします。
これらの3つのデータを解析して、「気温と湿度と風速がすべて同時に急上昇した時間」や「気温が急上昇して湿度が急降下した時間」など3つの数値変化のパターンを抽出または分類分けをする解析方法を探しています。

ヒントやアイデアでもいいので教えていただけると幸いです。Google検索で探してもそもそもの知識がないのでうまく調べられませんでした。参考になるwebページなども教えてもらえると助かります。
よろしくお願いします。

回答No.1

shsst14 · ベストアンサー

解析手法を探す前に物理モデルを数式化してみましょう。
たとえば、空気中の水蒸気分に変化がない場合、気温が上がれば湿度が下がります。これらを同時に上昇させるためには測定する系内に水蒸気を吹き込まなければなりません。
気温と湿度の時間軸解像度は同じでも良いでしょうが、風速は更に高い時間解像度が必要でしょう。したがって、風速については、解析してもノイズ程度の結果になるかもしれません（データの質によります）。
データがあるなら、個々の散布図をプロットしてみて相関係数を計算し、また、１つの変数を残り２つの変数で表すモデルを作ってみる（最小二乗法を使う）。
線形モデルがダメならニューラルネットモデルを使ってみる（いずれも定常特性）。
ニューラルネットモデルでダメならタイムスタンプの違う（時間をずらせた）データを使ってFIRモデルを作ってみる（動特性）などいろいろあります。
時間解像度（分、時間、日など）によって全然違う結果になる可能性があるので、物理モデルがなければデータの解釈が困難だと思います。