時系列とは，時間順に並べられた値の集合のことである．この順序を保つことで，傾向を特定したり，季節性のパターンを検出したり，将来の値を推定したりするのに役立つ．このような時系列は経済学（失業率等），金融（株式相場等），人口統計学（出生率等）， 気象学（降雨量等），生理学（心拍数等），情報技術（ネットワークトラフィック等）等，多くの分野に存在する． 時系列はWolfram言語と緊密に統合されており，絶対時間または暦時間，規則または不規則のサンプリング，スカラー値またはベクトル値，単一あるいは複数の時系列について，欠損データが存在するときでも，シームレスなワークフローが可能となる．Wolfram言語は時系列データの処理のための幅広いツールを提供する．これらのツールには，記述統計，フィルタ，可視化，予測，シミュレーション，高度に自動化されたモデル化フレームワーク等が含まれる．

構築

TimeSeries — 時間-値のペアの列

EventSeries — サンプル間の補間のない特別な時系列

TemporalData — 時系列データ集合

ResamplingMethod  ▪  MissingDataMethod  ▪  TemporalRegularity

RandomFunction  ▪  FinancialData  ▪  FinancialIndicator

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可視化 »

DateListPlot — 時系列データをプロットする

StackedDateListPlot — 複数の時系列データを順に積み重ねてプロットする

DateListLogPlot  ▪  DateListStepPlot  ▪  TimelinePlot  ▪  DateHistogram  ▪  Histogram  ▪  ...

基本操作

TimeSeriesWindow — 指定の時間枠の時系列を与える

TimeSeriesInsert — 時間-値のペアを時系列に挿入する

TimeSeriesRescale  ▪  TimeSeriesResample  ▪  TimeSeriesShift  ▪  TimeSeriesThread  ▪  TimeSeriesMap  ▪  TimeSeriesMapThread  ▪  RegularlySampledQ  ▪  MinimumTimeIncrement

基本統計 »

Mean — 値の平均を求める

StandardDeviation  ▪  Variance  ▪  Median  ▪  Quantile  ▪  ...

EmpiricalDistribution — 経験分布の値を求める

HistogramDistribution  ▪  KernelMixtureDistribution  ▪  EstimatedDistribution

時系列のフィルタリングと集計

MovingMap — 重なる移動窓で関数を適用する

TimeSeriesAggregate — 重ならない移動窓で関数を適用する

Differences  ▪  Accumulate  ▪  MovingAverage  ▪  MovingMedian  ▪  ...

LowpassFilter  ▪  HighpassFilter  ▪  MeanFilter  ▪  ...

フィットと補間

FindFit — 時間の関数を時系列にフィットする

Interpolation  ▪  LinearModelFit  ▪  NonlinearModelFit  ▪  ...

時系列過程のモデル化 »

TimeSeriesModelFit — 時系列モデルを自動的にフィットする

TimeSeriesForecast  ▪  CorrelationFunction  ▪  PowerSpectralDensity  ▪  ...

時刻の指定 »

DateObject，TimeObject — 日付，時刻の指定

Now  ▪  DatePlus  ▪  LocalTime  ▪  TimeZoneConvert  ▪  UnitConvert  ▪  ...

Wolfram Data Drop »

Databin — Wolfram Data Dropに蓄積されたデータビンの表現