時系列データの類似度比較、回帰予想、その精度について

Question

赤線:実際の正解データ
青線:APIから観測されたデータ
横軸:１時間毎の区間
縦軸:1時間おきに集計したある得点データ

上記のような正解データと観測データの時系列を比較したときに同じような動きをしているかの精度を図りたいです。
この時の、精度の指標は相関係数を使ってもよいのでしょうか？
それとも別の指標や検定を行うべきでしょうか？(正規分布ではないです)

また、上記のようなケースにおいて、APIから観測されたデータを入力値として赤線の正解データに近似する回帰分析の手法は何がよいのでしょうか？
みたところ、勾配が小さいときはうまく近似できているのですが、勾配が大きくなることでうまく近似できてないように見えます。

ご教授お待ちしております。

Answer 1

こんにちは、評価指標に関しては、２乗誤差や絶対値などがすぐに思いつきました。以下のページでわかりやすく他の指標も紹介されていました。
https://blog.truestar.co.jp/exploratory/20200601/39527/

回帰分析の方法は、最近だとニューラルネットやLSTMを用いるものをよく見る気がします。ただ、他にも古典的な手法も含めいろいろあると思うので、時系列予測のネットのページを見てみて、まずはいくつか試してみるのがよいかもしれません。