統計分析や統計的予測・意思決定理論など
最新記事

1.予測理論

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 …

Pythonによる状態空間モデル

最終更新:2017年06月06日 Pythonを用いた、状態空間モデルの実装方法について説明します。 なお、正規線形状態空間モデル(動的線形モデル)のみをここでは扱います。 Pythonを使えば、カルマンフィルタや最尤法 …

Pythonによる時系列分析の基礎

Pythonを使った時系列解析の方法について説明します。 時系列データの読み込みから、図示、自己相関などの統計量の計算といった基礎から始めて、自動SARIMAモデル推定までを説明します。 この記事を読めば、簡単なBox- …

時系列データへの回帰分析

新規作成:2017年05月16日 最終更新:2017年05月16日 ここでは、時系列データを手にした際に、どのような手順で回帰分析をかけていけばいいのか、フローチャートを交えて解説します。 時系列データは特殊でして、普通 …

カルマンフィルタと最尤法

新規作成:2017年04月16日 最終更新:2017年04月16日 カルマンフィルタを実行するには、パラメタを事前に与える必要があります。 そのパラメタを推定する方法が、今回紹介する最尤法です。 この記事では、尤度の説明 …

カルマンフィルタの考え方

カルマンフィルタは、状態空間モデルにおいて、内部の見えない「状態」を効率的に推定するための計算手法です。 カルマンフィルタを理解するためには、まず状態空間モデルが何なのかを理解することが必要です。そのうえでカルマンフィル …

Rによる機械学習:caretパッケージの使い方

この記事では、R言語を使って機械学習法を効率的に実装することのできるパッケージ「caret」について説明します。 ニューラルネットワークにSVM、ランダムフォレストに勾配ブースティング……。機械学習には実に様々な手法があ …

カオス時系列の基礎とニューラルネットワーク

ランダムなノイズが一切ないのにかかわらず不規則な変動を示すデータのことを「カオス」と呼びます。 ここではカオスの特徴を簡単に説明したうえで、カオスかカオスでないかの判別の方法を記します。 最後に、線形な時系列モデルである …

機械学習とは何か

新規作成:2016年10月16日 最終更新:2016年11月03日 機械学習とは、次にどのようなデータが来るのかを、決まった手順を踏んで予測する技術、あるいは手法のことです。 機械学習の良いところは、予測のための「手順」 …

状態空間モデルの推定方法の分類

新規作成:2016年2月28日 最終更新:2016年2月28日 カルマンフィルタに拡張カルマンフィルタ、粒子フィルタ、そんでもってギブスサンプラーにハミルトニアンモンテカルロ法。 呪文みたいですが、これらはすべて、状態空 …

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