前回は、データが1日単位なので、1ラジアン=1日となる6日を最小周期として計算することを決めました。

単純に考えるなら、データが多くなれば精度が高まりそうですが、データは多ければ多いほど良いのでしょうか?

どうも、そう単純ではなさそうです。

気象の周期は、地球の自転や公転周期ほどは安定していないので、データが多いほど周期のブレの影響を受けやすくなると考えられます。

しかし、ブレを予測する方法を、私は持ち合わせていません。

私にできることは、ブレが結果に影響しないようにすることです。
そこで、ブレが周期の1%だと仮定し、累積誤差が4分の1波長を超えないように、データの最大量を制限することにします。

つまり、推定周期の25倍までのデータを基本として、周期を炙り出すことにします。

前述の最短周期の6日から、データは150日程度とします。



これで、また新たな問題に気付いてしまいました。
それは、次回に・・・