測定値の解析手法まとめ
測定値を解析するときに用いる解析手法の一覧を以下に示します．知らない手法があれば，また調べてみてください．
時系列データ
時系列変化をもつ1種類のデータを代表値で評価するために用いる．- 最大値
- 最小値
- 平均値
- 標準偏差
- ゼロ点調整
時系列分析
時系列変化をもつデータから時系列変化を予測するのに用いる．- ARモデル
- MAモデル
- ARMAモデル
- ARIMAモデル
時系列データ，複数方向
同時刻での時系列変化をもつ複数種類のデータ同士を組み合わせて評価する際に用いる．- 二乗和平方根
- 位相
- 相図
周波数
時系列変化のデータを時間領域ではなく周波数領域で評価するために用いる．- フーリエ変換，スペクトル
- ケプストラム
- 短時間フーリエ変換，スペクトログラム
- ウェーブレット変換
デジタルフィルタ
時系列データから一部の周波数成分を除去することでデータを見やすくするために用いる．- ローパスフィルタ
- ハイパスフィルタ
- バンドパスフィルタ
- バンドエリミネーションフィルタ
- ノッチフィルタ
- 移動平均
フィッティング
データから近似式を作成し，トレンド除去や定式化に用いる．- 多項式近似
- 最小二乗法
- ニューラルネットワーク
- 重回帰分析
- 機械学習
その他
- 次元解析
- シミュレーションとの比較
- 理論計算との比較