内容説明
本書では、まず弱定常時系列に焦点を絞ることで、時間領域と周波数領域の関係を扱えるようになることを最初の目的とし、その上で弱定常時系列の分解と予測を学ぶ。次に、時系列解析の実践において必須である、近似としての時系列モデルを取り上げる。そこにはAICの生い立ちも秘められている。最後に、多変量時系列の解析に移る。多変量時系列モデルを状態空間表現と絡めながら、多変量による問題をどうやって解決していくのかを取り上げる。
目次
第１章 時系列（定常性
スペクトル表現
スペクトル表現の具体例）
第２章 弱定常時系列の分解と予測（ウォルドの分解定理とＭＡ（∞）表現、ＡＲ（∞）表現
ウォルドの分解定理の証明とその理解
最良線形予測の予測誤差）
第３章 時系列モデル（ＡＲモデル
ＭＡモデル
ＡＲＭＡモデル
その他のモデル）
第４章 多変量時系列（多変量時系列の性質
時系列どうしの関係
多変量ＡＲモデルと多変量ＡＲＭＡモデル
状態空間モデル
状態空間モデルと多変量ＡＲＭＡモデル）
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。
Iwata Kentaro
2
再読。まだまだ難しいが、ようやく少し近づいてきた、、、2019/02/08
yuma6287
1
時系列解析の認識不足を叩きつけられた1冊。特に数式に苦戦し、大学数学の知識を多分につける必要性を感じた。足りない所が理解出来良かったです。2022/11/21
Iwata Kentaro
0
難しすぎてまったく歯が立たない。出直してきます。2018/09/03
