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Py4Macro · Aug 16, 2024 · c3b11b6 · c3b11b6
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diff --git a/10_Data_Fluctuation.ipynb b/10_Data_Fluctuation.ipynb
@@ -699,7 +699,8 @@
   {
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+    "heading_collapsed": true,
+    "jp-MarkdownHeadingCollapsed": true
    },
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     "## トレンドと変動"
@@ -708,7 +709,8 @@
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+    "hidden": true,
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     "### 説明"
@@ -1225,7 +1227,8 @@
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     "### 構成要素のトレンドからの乖離率"
@@ -1465,9 +1468,7 @@
   },
   {
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-   },
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    "source": [
     "#### GDPと構成要素との相関係数"
    ]
@@ -1648,7 +1649,11 @@
     "hidden": true
    },
    "source": [
-    "これらの結果を説明するために，効用最大化に基づく消費者理論があり，利潤最大化に基づく企業行動に関するモデルが使われている。"
+    "これらの結果を説明するために，効用最大化に基づく消費者理論があり，利潤最大化に基づく企業行動に関するモデルが使われている。\n",
+    "\n",
+    "```{note}\n",
+    "変動の大きさを比べるために、変動係数を使うこともできるが、分母に使う平均が`0`に近い値となるため、意味がない比較となってします。\n",
+    "```"
    ]
   }
  ],

diff --git a/13_random_TFP.ipynb b/13_random_TFP.ipynb
@@ -113,8 +113,7 @@
   {
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    },
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     "### 説明"
@@ -278,18 +277,15 @@
   {
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     "### 自己共分散（自己相関）"
    ]
   },
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-   },
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    "source": [
     "#### 復習"
    ]
@@ -319,10 +315,10 @@
     "また，次も成立する。\n",
     "\n",
     "$$\n",
-    "\\begin{alignat}\n",
-    "X_i\\text{と}X_i\\text{の共分散}&=\\sigma{XX}=\\sigma_X^2=X_i\\text{の分散}\\\\\n",
-    "Y_i\\text{と}Y_i\\text{の共分散}&=\\sigma{YY}=\\sigma_Y^2=Y_i\\text{の分散}\n",
-    "\\end{alignat}\n",
+    "\\begin{aligned}\n",
+    "X_i\\text{と}X_i\\text{の共分散}&=\\sigma_{XX}=\\sigma_X^2=X_i\\text{の分散}\\\\\n",
+    "Y_i\\text{と}Y_i\\text{の共分散}&=\\sigma_{YY}=\\sigma_Y^2=Y_i\\text{の分散}\n",
+    "\\end{aligned}\n",
     "$$\n",
     "\n",
     "共分散は２変数の相関度を示す指標だが，同じ変数同士の場合は分散となる。"
@@ -633,7 +629,7 @@
    "outputs": [],
    "source": [
     "cycle_lst1 = [s+'_cycle' for s in var_lst1]\n",
-    "df.plot(y=cycle_lst, subplots=True, figsize=(8,10))\n",
+    "df.plot(y=cycle_lst1, subplots=True, figsize=(8,10))\n",
     "pass"
    ]
   },