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「時系列成分分解支援」に関連するChatGPTへのプロンプト例：
時系列データからトレンド成分、季節成分、残差成分を分解するPythonでの方法を教えてください。STL分解とMSTL分解の違いも説明してください。【プロンプト例の想定出力】
時系列成分分解には主にトレンド、季節性、残差の3つの成分に分ける方法があります。Pythonではstatsmodelsやscipyなどのライブラリを使い、STL分解（LOESS平滑化を用いた分解）で単一の季節周期に対応可能です。MSTL分解は複数の季節周期を持つデータ解析に適しており、例えば日次・週次・年次の複数周期を同時に分解できます。加法モデルと乗法モデルの違いもあり、変動が一定なら加法モデル、変動がトレンドに比例して大きくなる場合は乗法モデルを適用します。実効的な解析には前処理と適切なモデル選択が重要です。
