季節分解（きせつぶんかい）
最終更新：2026/4/27
季節分解とは、時系列データから季節変動の要素を抽出する統計的手法である。
別名・同義語 季節調整時系列分解
ポイント
季節分解は、データのトレンドや不規則変動を把握するために用いられ、経済指標の分析などで活用される。
季節分解の概要
季節分解は、時系列データをトレンド、季節変動、不規則変動、サイクル変動の4つの要素に分解する手法です。これにより、データの背後にあるパターンを明らかにし、将来予測や分析に役立てることができます。
季節分解の手法
代表的な季節分解の手法としては、以下のものがあります。
- 加法モデル: 時系列データがトレンド、季節変動、不規則変動の和として表現されるモデルです。データの変動幅が一定の場合に適しています。
- 乗法モデル: 時系列データがトレンド、季節変動、不規則変動の積として表現されるモデルです。データの変動幅がトレンドに比例する場合に適しています。
- X-12-ARIMA: 米国商務省が開発した季節調整プログラムで、加法モデルと乗法モデルを組み合わせ、より高度な季節調整を行います。
季節分解の応用例
季節分解は、様々な分野で応用されています。