内容説明
本書は、複雑化する現代社会におけるデータ活用の課題に応える、新しい時系列解析の方法を紹介。従来のリニア・ガウス型モデルは扱いやすい反面、複雑な現象には対応しきれず、一方でノンリニア・ノンガウス型モデルは高度な技術とコストを要してきた。本書で提案する「移動線形モデル（MLモデル）」は、この2つの長所を活かしながらシンプルさと柔軟性を兼ね備えたアプローチである。観測データと事前情報を効果的に組み合わせ、ビッグデータ時代にふさわしい効率的で実用的な解析を可能にする。
目次
第１章 本書の動機付けと準備
第２章 ベイズ統計解析の基本
第３章 定常時系列データ解析
第４章 状態空間モデル
第５章 共変動に基づく景気循環指数の構築
第６章 移動線形モデルアプローチ
第７章 季節変動を含む時系列
第８章 異常値を含む時系列
第９章 時系列解析の実践例
第１０章 分布自由の動的線形モデル
