2017年7月26日 / 最終更新日時 : 2017年7月26日 馬場真哉 時系列分析 機械学習による時系列予測 最終更新：2017年7月26日 機械学習法を用いた時系列データの予測方法について説明します。 R言語を使えば、機械学習も時系列データのデータ操作も簡単にできます。 両者を組み合わせて、時系列データへの予測モデルを作成して […]
2017年7月24日 / 最終更新日時 : 2018年6月20日 馬場真哉 機械学習 サポートベクトルマシンの考え方 予測には過去のデータを使います｡しかし､外れ値のような余計なデータまで使ってしまうと､予測精度が下がるかもしれません｡ そこで「本当に予測に必要となる一部のデータ」だけを使います｡ 「本当に予測に必要となる一部のデータ」 […]
2017年7月20日 / 最終更新日時 : 2017年7月20日 馬場真哉 データ分析入門 主成分分析の考え方 最終更新：2017年7月20日 主成分分析は、多種類のデータを要約するための強力なツールです。 この記事では、主成分分析の考え方・計算の方法、そしてR言語を用いた実装方法について説明します。 まずは、主成分分析とは何者で […]
2017年7月18日 / 最終更新日時 : 2020年12月27日 馬場真哉 データ分析入門 t検定の考え方 t検定について、その考え方や計算の仕組みについて説明します。 マニュアルとして手順を覚えるのではなく「なぜその指標を計算するのか」という理由を理解するようにして下さい。マニュアルとして覚えてしまうと、応用がききません。 […]
2017年7月14日 / 最終更新日時 : 2017年7月14日 馬場真哉 時系列分析 ARIMAモデルによる株価の予測 最終更新：2017年7月14日 標準的な時系列解析手法であるARIMAモデルを用いた、株価の予測とその評価の方法について説明します。 ARIMAモデルは、R言語を使うととても簡単に推定することができます。 簡単である割に […]
2017年7月13日 / 最終更新日時 : 2020年12月27日 馬場真哉 データ分析入門 カイ二乗検定 最終更新：2020年12月27日 χ二乗検定（カイ二乗検定・χ2検定）について、その考え方や計算の仕組みについて説明します。 また、より正確な検定とされる「Fisherの正確確率検定」の実行方法や、データの誤った集計がも […]
2017年7月12日 / 最終更新日時 : 2017年7月12日 馬場真哉 時系列分析 ニューラルネットワークの考え方 最終更新：2017年7月12日 ニューラルネットワークの考え方ついて説明します。 応用例としては時系列データを扱いますが、基本的な考え方は変わりませんので、ニューラルネットワークの仕組みを学びたいというだけの方でも読む意 […]
2017年7月10日 / 最終更新日時 : 2018年4月24日 馬場真哉 時系列分析 予測の評価方法：誤差の指標とナイーブな予測 時系列分析を使って予測をするのは良いのですが、やみくもに複雑な手法を使って「計算したことに満足してしまう」というのはぜひ避けたいですね。 ここではR言語の「forecast」パッケージを使って、予測の評価をする方法を説明 […]
2017年7月8日 / 最終更新日時 : 2017年7月18日 馬場真哉 平均・分散から始める一般化線形モデル入門 平均・分散から始める一般化線形モデル入門が重版となりました 最終更新：2017年7月8日 おかげさまで、管理人の書いた書籍『平均・分散から始める一般化線形モデル入門』が重版となりました. まずは、書籍の出版に携わられた皆様、そして書籍を購入してくださった皆様にお礼申し上げます。 […]
2017年7月6日 / 最終更新日時 : 2017年7月6日 馬場真哉 株式投資の基本 Rによる株式データの取得とグラフの描画 最終更新：2017年7月6日 R言語を用いた、Webからのデータ取得方法、及びxts形式にデータを変換する方法、そしてquantmodパッケージを使った図示の方法までを説明します。 株式データに限らず、Webからデータが […]
