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将来予測と意思決定のための時系列分析入門 様々な時系列モデルによる予測方法からその評価方法まで

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構成数 : 1

第1章 時系列分析とは
時系列分析の特徴と役割

第2章 時系列分析への準備 (1)
記述統計、データの特徴を調べる

第3章 時系列分析への準備 (2)
確率についての基礎知識

第4章 時系列分析への準備 (3)
確率変数と確率分布について

第5章 時系列分析への準備 (4)
推測統計について

第6章 時系列分析の基礎
まずは時系列分析の基礎的な部分に触れてみる

第7章 時系列分析の重要な概念
定常性について

第8章 自己回帰移動平均モデル
水準の変動の分析

第9章 時系列データの予測 (1)
自己回帰移動平均モデルを用いた予測

第10章 自己回帰モデルと自己回帰移動平均モデルの推定
最小二乗法と最尤法による推定

第11章 自己回帰条件付き不均一分散モデル
変動性の変動の分析

第12章 状態空間モデル
観測できない変数の分析

第13章 時系列データの予測 (2)
予測についてもう少し:予測の評価

  1. 1.[書籍]

データの予測力を最大限に引き出せていますか?
本書では時系列分析の基本的な考え方から、それらをどのように実際のデータに応用するのか、さらに応用する際の注意点などについて、直観的な理解に重点を置いて解説しています。また、本書はRやPythonといった特定のソフトウェアについての解説ではなく、分析手法の網羅性および踏み込んだ解説という点を重視しています。
本書を読めば、様々な時系列データの分析への対応力がアップすることでしょう。入門から実践まで一切妥協なし、データ分析者として最新の知見を得たいなら本書一択です。

作品の情報

メイン
著者： 長倉大輔

フォーマット 書籍
発売日 2025年04月01日
国内/輸入 国内
出版社ソシム
構成数 1
パッケージ仕様 -
SKU 9784802615037
ページ数 392
判型 A5

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