基礎からわかる時系列分析―Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルタ―

萩原淳一郎 / 瓜生真也 / 牧山幸史 / 石田基広

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時系列データとは気温や株価のように時間順に得られる系列データを指します。時系列データの分析方法にはさまざまありますが、本書では確定的な方法と確率的な方法を解説します。確定的な方法については移動平均法に基づく方法、確率的な方法については、状態空間モデルに基づく方法を取り上げ、これらの解説と合わせてどのようにコードに落とし込むかについても丁寧に解説します。初めて時系列分析を試みる方はもちろん、応用的な手法についても取り上げているのですでに時系列分析に携わっている方にも興味を持っていただける内容になっています。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 情報科学
• 出版社: 技術評論社
• ページ数: 400ページ
• 電子版発売日: 2018年04月06日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 89MB

[ブクログ · ★★★★★]

主に状態空間モデルの教科書で，実装と理論バランスよく揃えている。馬場『時系列分析と状態空間モデルの基礎: RとStanで学ぶ理論と実装』と並行すれば初心者卒業には十分だろう。