コレログラムとは？
これろぐらむ
コレログラムとは、時系列データの各ラグにおける自己相関係数をグラフ化したもので、データの周期性や相関構造を視覚的に把握するための図です。
コレログラム（correlogram）とは、時系列データにおいて、ある時点の値と一定期間（ラグ）だけ離れた過去の値との相関係数（自己相関係数）を、ラグごとにプロットしたグラフのことです。自己相関プロットとも呼ばれます。
横軸にラグ（時差）の大きさ、縦軸に自己相関係数（−1から1の範囲）を取り、各ラグに対応する棒グラフや点を描きます。コレログラムに加えて、偏自己相関係数をプロットした偏コレログラム（PACFプロット）も合わせて使われます。
コレログラムを読み取ることで以下のことが分かります。
- ラグ12や24などで相関が高ければ、年周期・日周期などの季節性がある
- 自己相関が指数的にゆっくり減衰すればARモデルが候補に
- 特定のラグで急に打ち切れればMAモデルの次数のヒントになる
- 全ラグでほぼゼロならホワイトノイズ（予測困難）
時系列分析を始める際の最初の探索的ステップとして利用され、ARIMAモデルなどの次数選定の手がかりを与えます。Pythonのstatsmodelsやscipy、Rのacfおよびpacfなどのライブラリで簡単に描画できます。
使い方・例文
「月次売上のコレログラムを確認したところ、ラグ12で高い自己相関が見られたため、季節性ARIMAモデルを適用することにした」という形で使われます。
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