基礎からわかる時系列分析 : Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルタ
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基礎からわかる時系列分析 : Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルタ
（Data science library）
技術評論社, 2018.4
- Other Title
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Understanding time series analysis with R
基礎からわかる時系列分析 : Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルタ
基礎からわかる時系列分析 : Rで実践するカルマンフィルタMCMC粒子フィルタ
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キソ カラ ワカル ジケイレツ ブンセキ : R デ ジッセン スル カルマン フィルタ・MCMC・リュウシ フィルタ
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Note
監修: 石田基広
参考文献: p373-380
索引: p381-384
Description and Table of Contents
Description
時系列データとは、気温や株価のように時間順に得られる系列データを指します。本書では時系列データの分析（時系列分析）の進め方を、基礎から説明します。時系列分析にはさまざまなアプローチがありますが、本書では探索的な方法と確率的な方法の両方を解説します。具体的には、探索的な方法については移動平均に基づく方法、確率的な方法については状態空間モデルに基づく方法を取り上げます。これらの説明の中では、数式の意味やどのようにコードに落とし込むかについて、丁寧に解説をします。また本書は応用的な話題についてもカバーしていますので、初めて時系列分析を試みる方はもちろん、すでに時系列分析に携わっている方にも興味を持っていただける内容になっています。
Table of Contents
- はじめに
- 確率・統計に関する基礎
- Ｒで時系列データを扱う際の基礎
- 時系列分析ひとめぐり
- 状態空間モデル
- 状態空間モデルにおける状態の推定
- 線形・ガウス型状態空間モデルの一括解法
- 線形・ガウス型状態空間モデルの逐次解法
- 線形・ガウス型状態空間モデルにおける代表的な成分モデルの紹介と分析例
- 一般状態空間モデルの一括解法〔ほか〕
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