統計分析や統計的予測・意思決定理論など
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タグ : 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 …

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 …

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 …

dlmによる時変係数モデル

最終更新:2017年6月1日 dlmパッケージを使って、「傾きが時間によって変化する回帰モデル」を推定します。 Stanを使って「傾きが時間によって変化する回帰モデル」を推定する解説記事を以前書きました。 しかし、Sta …

”慣れ”の統計モデリング:Stanで推定する時変係数モデル

新規作成:2015年12月13日 最終更新:2016年9月22日 ローカルレベルモデルくらいでしたらdlmパッケージでも簡単に推定できます。 せっかくStanを使うのですから、もっと複雑なモデルを作ってみましょう。 今回 …

Stanで推定するローカルレベルモデル

新規作成日:2015年12月6日 最終更新日:2016年9月22日 Stanを使って、ローカルレベルモデルを推定しましょう。 今回はナイル川の流量データを対象として、ローカルレベルモデルを推定します。 なお、Stanとベ …

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