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2019.11.04
テーマ： 天気の話！(1700)
カテゴリ： データ分析
冬の気温の傾向と夏の気温の傾向は無関係
気象庁が公表している「日本の月平均気温偏差（℃）」ですが、冬の気温の傾向と夏の気温の傾向は、ほぼ「無相関」のようです。
下の図で、「１月」と「７月」「８月」、あるいは「２月」と「７月」「８月」が交差するところの散布図（1890年代からのデータ）を見ると、平均気温偏差の点がランダムに散らばっていることが分かります。
特に、「１月」と「７月」「８月」との相関係数は、それぞれ0.03と0.07とほぼ「無相関」になっています。冬と夏の気温の傾向には関連性がないということになります。
ということは、冬の気温の傾向から夏の気温の傾向を予測したり、逆に、夏の気温の傾向から冬の気温の傾向を予測したりすることは、まずできないということになると思います。
◆「インタラクティブ散布図」を利用できます
日本の月平均気温偏差（℃）の「月」と「月」の時系列データの組み合わせによる散布図をweb画面上で作成できるようにしてみました。
アプリのページの表示に少し時間がかかる場合があるようです。
なお、「shinyapps.io」の無料プランでのアプリの利用なので、利用時間が一定以上になると来月まで利用できなくなるようです。
アプリは、下記URLのページにあります。アプリ画面の左上の表示窓に投入した「月」の組み合わせの散布図が作成されます。「月」の削除や追加ができるので、いろいろと組み合わせを試すことができます。
https://scitechlabo.shinyapps.io/Japan_temp12m/
最初、いずれかの「月」を削除すると、「月」を追加できるようになるようです 。 「月名」を選択して「Deleteキー」を押すと削除できます。すると、 表示窓の下にリストが表示されます。表示されたリストの「月名」をクリックすると表示窓に追加されます。
iPadとかの場合も同様です。表示窓のいずれかの「月」を選択し、キーボードが表示されたら、キーボードの操作で、「月」を削除します。すると、リストが表示されます。リストの「月名」をタップすると表示窓に追加されます。
「ShinyPairs」という関数の機能を 「Shiny アプリ」にしたものです。サンプルコードをほぼそのままアップロードしただけですが、データテーブルの表示機能やダウンロード機能などが動作しなかったので、機能しないところを省いています。
1890年代からのデータの分布は？
また、下の箱ひげ図の箱の縦の長さで、月別に 冬では、12月や2月で分布の幅が大きく、夏では７月の分布の幅が大きいようです。７月は、梅雨開け時期などが年によって異なることが影響しているのかもしれません。
冬や夏は、年によって気温の差が大きいようです。春では、３月の分布幅が大きくなっています。秋は、夏や冬と比べると、分布の幅は小さいようです。
下の表は、月ごとのデータのバラツキを示す「分散」の値です。２月の分散が最も大きく、10月の分散が最も小さくなっています。
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気象庁が公表している「日本の月平均気温偏差（℃）」ですが、冬の気温の傾向と夏の気温の傾向は、ほぼ「無相関」のようです。
下の図で、「１月」と「７月」「８月」、あるいは「２月」と「７月」「８月」が交差するところの散布図（1890年代からのデータ）を見ると、平均気温偏差の点がランダムに散らばっていることが分かります。
特に、「１月」と「７月」「８月」との相関係数は、それぞれ0.03と0.07とほぼ「無相関」になっています。冬と夏の気温の傾向には関連性がないということになります。
ということは、冬の気温の傾向から夏の気温の傾向を予測したり、逆に、夏の気温の傾向から冬の気温の傾向を予測したりすることは、まずできないということになると思います。
◆「インタラクティブ散布図」を利用できます
日本の月平均気温偏差（℃）の「月」と「月」の時系列データの組み合わせによる散布図をweb画面上で作成できるようにしてみました。
アプリのページの表示に少し時間がかかる場合があるようです。
なお、「shinyapps.io」の無料プランでのアプリの利用なので、利用時間が一定以上になると来月まで利用できなくなるようです。
アプリは、下記URLのページにあります。アプリ画面の左上の表示窓に投入した「月」の組み合わせの散布図が作成されます。「月」の削除や追加ができるので、いろいろと組み合わせを試すことができます。
https://scitechlabo.shinyapps.io/Japan_temp12m/
最初、いずれかの「月」を削除すると、「月」を追加できるようになるようです 。 「月名」を選択して「Deleteキー」を押すと削除できます。すると、 表示窓の下にリストが表示されます。表示されたリストの「月名」をクリックすると表示窓に追加されます。
iPadとかの場合も同様です。表示窓のいずれかの「月」を選択し、キーボードが表示されたら、キーボードの操作で、「月」を削除します。すると、リストが表示されます。リストの「月名」をタップすると表示窓に追加されます。
「ShinyPairs」という関数の機能を 「Shiny アプリ」にしたものです。サンプルコードをほぼそのままアップロードしただけですが、データテーブルの表示機能やダウンロード機能などが動作しなかったので、機能しないところを省いています。
1890年代からのデータの分布は？
また、下の箱ひげ図の箱の縦の長さで、月別に 冬では、12月や2月で分布の幅が大きく、夏では７月の分布の幅が大きいようです。７月は、梅雨開け時期などが年によって異なることが影響しているのかもしれません。
冬や夏は、年によって気温の差が大きいようです。春では、３月の分布幅が大きくなっています。秋は、夏や冬と比べると、分布の幅は小さいようです。
下の表は、月ごとのデータのバラツキを示す「分散」の値です。２月の分散が最も大きく、10月の分散が最も小さくなっています。
| 1月 | 2月 | 3月 | 4月 | 5月 | 6月 |
|---|---|---|---|---|---|
|
1.14
|
1.48 | 1.19 | 0.86 | 0.78 | 0.68 |
| 7月 | 8月 | 9月 | 10月 | 11月 | 12月 |
|---|---|---|---|---|---|
|
1.03
|
0.7 | 0.76 | 0.66 | 0.92 | 1.06 |
◆日本の月平均気温偏差（℃）の推移です：今年の10月の気温は高めでした：過去２番目の水準です
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