統計分析や統計的予測・意思決定理論など
最新記事

タグ : 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 …

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 …

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」 …

時系列分析と状態空間モデルの基礎:サポートページ

『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』のサポートページです。 本書に使用したサンプルデータとR,StanのコードはすべてGitHubから参照できます。 緑色の「Clone or downloa …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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