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

長倉大輔

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あなたは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。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: 学術・語学 / 理工
• 出版社: ソシム
• ページ数: 392ページ
• 電子版発売日: 2025年09月19日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 93MB

[ブクログ · ★★★★★]

　ソシムのデータサイエンスシリーズを全部読んだら最強に近づけるのではないかと思い本書を手に取りました。
　本書は時間とともに変動するデータを分析する手法に関して、統計的（確率論的）なモデルをもとに分析する手法を解説した書籍です。数式は紹介程度に出てくるだけかと思いきや、かなり詳細に記載されており、わりと手を動かして勉強するタイプの教科書です。また、概念的なグラフによる説明が見やすく統計的内容の解釈の説明が詳細であるため、各モデルが解析できる内容の理解が非常によく進むと思います。丁寧な教科書です。
　本書にそれほど欠点があるとは思われませんが、本シリーズの他の巻に比べてもかなり数学をきっちりやっているのが予想外な点と、実装に関する言及があまりない点に関して、フォローがあると嬉しいとは思いました。

[ブクログ · ★★★★★]

多分数冊で学くらいの内容を詰め込んでいる
　時系列データ入門
　ARIMAなどの入門
　ARCH, GARCHでも1冊となるし、
　状態空間モデル入門

正直これ1冊でいきなりわかるのか？という疑問はある
コーディングして試してみて初めてわかることもある

でも時系列分析ならばこれらの分野がありこれらを使うとこういうことがわかるしこういうことがわからないという俯瞰の意味では良いのか