重ね合わせエポック分析

重ね合わせエポック分析（SPEまたはSEA）は、チャールズ・クリー ^[1]の論文でこの手法が使用されたことにちなんでクリー分析とも呼ばれ、時系列内の周期性を検出したり、2つのデータ系列（通常は2つの時系列）間の相関関係（通常は時間的）を明らかにしたりするデータ分析で使用される統計ツールです。^[2]

2 つの時系列を比較する場合、この方法の本質は次のとおりです。(1) 1 つのデータ シーケンス (シリーズ #1) 内のイベントの各発生をキー時間として定義します。(2) 各キー時間付近のある時間範囲内で、他のシーケンス (シリーズ #2) からデータのサブセットを抽出します。(3)シリーズ #2 から抽出したすべてのサブセット (すべてのサブセットのキー時間が同期されている) を追加して重ね合わせます。(異なる時間や不規則な時間に記録されたシリーズ #2 のデータを効果的に重ね合わせるために、データ ビニングがよく使用されます。) このアプローチは、ノイズ(つまり、両方のシリーズの無関係な変動) が存在する状態で、ノイズの合計が一貫性を欠き、重ね合わせによって信号が強化される場合に、信号(つまり、両方のシリーズの関連した変動) を検出するために使用できます。

単一の時系列内の周期性を検索するには、データ シーケンスを等しい期間の個別のサブセットに分割し、すべてのサブセットを重ね合わせます。サブセットの期間を設定するには、期間の長さに関する何らかの仮説が必要です。

このアプローチは、地球物理学（ここでは合成と呼ばれている）^{[3] [4]} や太陽物理学^[5]を含むいくつかの分野で信号解析に使用されてきた。