出版社内容情報
現代の時系列解析入門としての状態空間モデル. 基礎からR言語での実践，ビジネス応用まで詳解．他に時系列の因果解析例を紹介．
目次
特集「時系列解析―状態空間モデル・因果解析・ビジネス応用」（状態空間モデル；Ｒによる状態空間モデリング―ｄｌｍとＫＦＡＳを用いて；粒子フィルタを実装してみる；状態空間モデルのマーケティングへの応用；ＶＡＲモデルによる因果関係の推論―内閣支持率と株価を例に）
小特集「シミュレーションとデータサイエンス」（シミュレーション、データ同化、そしてエミュレーション；天気予報とデータサイエンス；揺らぐタンパク質と老いる私―ミスフォールディング時代のデータサイエンス；リアルなＳｉｍＣｉｔｙの夢）
話題
パズル・小説・漫画
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- 評価
びんちゃんぽんだな本棚
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
咖哩麺。
6
AIは過去のデータからの帰納法に基づいている点に注意が必要だ。いまのAIは概して演繹法の処理レベルが低く、シミュレーションのような第一原理がある系を解析的に解く手法が再評価される可能性も残る。あるいは帰納法に基づく、AIとはアーカイブ学の発展系なのかもしれない。さらに第一原理とAIは今後融合する可能性も残る。データサイエンス等の発展は｢狙った通りにデザインや物質等が設計できる｣といった方向に製造ライン等が進んでいくのかもしれない。2025/03/13
yyhhyy
4
時系列分析の本は何冊か読んだけれどこれが一番丁寧でわかりやすい。網羅的ではないかもしれないけれどきわめて実用的2017/10/20
山のトンネル
2
1〜5の応用2022/04/08
hayata_yamamoto
2
しばしば話に出てくる状態空間モデルの概要と、その他時系列解析の外観を復習するために読んだ。北川先生の状態空間モデルの説明がものすごく分かりやすく、適度に抽象化されていてとても良かった。そのおかげで、他の章に出てきた説明や数式（記法や説明もやや異なる）にも柔軟に対応できた。また、後半のデータ同化、シミュレーション、エミュレーターの話は興味深かった。外挿の問題を扱うことも仕事柄あるため、今後のためにも勉強したいと思えた。2020/05/03
adamu_of_FUN
2
状態空間モデル・因果解析・ビジネス応用の項目はほとんど知らないことばかりで、理解しきれないことが多かったので、初歩から身に付けたい。最後のMD計算の項目は読みやすかった。生物物理とデータサイエンスの融合って感じがした。2020/01/25
