2019年12月14日 / 最終更新日時 : 2024年8月28日 馬場真哉 ベイズ統計学 状態空間モデルをStanで推定するときの収束を良くするコツ この記事では、状態空間モデルをStanで推定するときの収束を良くするコツを説明します。 コードはGitHubから参照できます。 状態空間モデルは説明能力が高く、データに合わせて柔軟に構造を変えることができます。しかし、あ […]
2019年7月14日 / 最終更新日時 : 2024年8月28日 馬場真哉 時系列分析 R言語における日本の祝日判定 Rにおいて日本の祝日を判定する方法を解説します。 『内閣府：「国民の祝日」について』で提供されている祝日のデータを用いて祝日判定を行います。 いままでNipponパッケージを使って祝日判定をする方法を紹介してきました。し […]
2018年12月10日 / 最終更新日時 : 2018年12月10日 馬場真哉 ベイズ統計学 Stanで推定する多変量時系列モデル この記事では、複数の観測値があるが、状態は1つしかないモデルを推定します。状態空間モデルを用いてこれを達成します。RとStanという2つのソフトウェアの組み合わせを使ってモデルを推定します。コードはGitHubから参照で […]
2018年4月24日 / 最終更新日時 : 2018年4月25日 馬場真哉 時系列分析 R言語による時系列予測とクロスバリデーション法による評価 時系列データへのクロスバリデーション法を用いて、予測精度の評価を行う方法を説明します。 R言語のforecastパッケージのtsCV関数を用いると、効率的な短いコードで実装が可能です。 この記事では、時系列データの前処理 […]
2018年3月5日 / 最終更新日時 : 2018年3月6日 馬場真哉 時系列分析 時系列分析のためのブックガイド 新規作成：2018年03月05日 最終更新：2018年03月06日 この記事は、時系列分析をこれから学ぼうとされる方のためのブックガイドです。 書籍によってカバーされている範囲、R言語などのプログラミング言語を援用してい […]
2018年2月7日 / 最終更新日時 : 2018年2月7日 馬場真哉 状態空間モデル KFASの使い方 新規作成：2018年2月7日 最終更新：2018年2月7日 ローカルレベルモデルの推定を通して、KFASパッケージの使い方を説明します。 この記事は、書籍「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」 […]
2017年12月2日 / 最終更新日時 : 2017年12月2日 馬場真哉 ベイズ統計学 Stanによる統計モデル：推測統計の基本から時系列分析まで 新規作成：2017年12月2日 最終更新：2017年12月2日 StanとRを用いた統計モデル構築の基本について説明します。 統計学の初歩からベイズ推論、Stanというソフトウェアの概要といった基本事項から時系列モデルの […]
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 […]
