出版社内容情報
時系列の解析や予測のためのモデルを自ら考案し、実装できるようになることを目標として、代表的な手法と応用へのポイントを解説した『時系列解析入門』の改訂版。手早く実際のデータに適用してみることもできるように、統計数理研究所で開発されたRパッケージTSSSの使用法と解析例を新たに多数追加した。
内容説明
時系列の解析や予測のためのモデルを自ら考案し、実装できるようになることを目標として、代表的な手法と応用へのポイントを解説した『時系列解析入門』の改訂版。手早く実際のデータに適用してみることもできるように、統計数理研究所で開発されたRのパッケージTSSSの使用法と解析例を新たに多数追加した。
目次
時系列データの解析とその準備
共分散関数
スペクトルとピリオドグラム
モデリング
最小二乗法
ARMAモデルによる時系列の解析
ARモデルの推定
局所定常ARモデル
状態空間モデルによる時系列の解析
ARMAモデルの推定
トレンドの推定
季節調整モデル
時変係数ARモデル
非ガウス型モデル
粒子フィルタ・平滑化
シミュレーション
付録A 非線形最適化のアルゴリズム
付録B レビンソンのアルゴリズムの導出
付録C カルマンフィルタと平滑化のアルゴリズムの導出
付録D 粒子フィルタのアルゴリズム
著者等紹介
北川源四郎[キタガワゲンシロウ]
1948年生まれ。1973年東京大学大学院理学系研究科数学専攻修士課程修了。現在、東京大学数理・情報教育研究センター特任教授。理学博士(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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