Ｒによる時系列モデリング入門

時系列の解析や予測のためのモデルを自ら考案し、実装できるようになることを目標として、代表的な手法と応用へのポイントを解説した『時系列解析入門』の改訂版。手早く実際のデータに適用してみることもできるように、統計数理研究所で開発されたＲのパッケージＴＳＳＳの使用法と解析例を新たに多数追加した。

時系列の解析や予測のためのモデルを自ら考案し、実装できるようになることを目標として、代表的な手法と応用へのポイントを解説した『時系列解析入門』の改訂版。手早く実際のデータに適用してみることもできるように、統計数理研究所で開発されたRパッケージTSSSの使用法と解析例を新たに多数追加した。

目次

新版へのまえがき
初版まえがき
R と時系列解析パッケージTSSS

第1章 時系列データの解析とその準備
1. 1 時系列データ
1. 2 時系列の分類
1. 3 時系列解析の目的
1. 4 時系列データの前処理
1. 4. 1 変数変換
1. 4. 2 差分(階差)
1. 4. 3 前期比，前年同期比
1. 4. 4 移動平均
[章末問題]

第2章 共分散関数
2. 1 時系列の分布と定常性
2. 2 定常時系列の自己共分散関数
2. 3 多変量時系列と散布図
2. 4 相互共分散関数および相互相関関数
[章末問題

第3章 スペクトルとピリオドグラム
3. 1 スペクトル
3. 2 ピリオドグラム
3. 3 ピリオドグラムの平均と平滑化
3. 4 ピリオドグラムの計算法
3. 5 FFT によるピリオドグラム計算
[章末問題]

第4章 モデリング
4. 1 確率分布と統計的モデル
4. 2 K L 情報量とエントロピー最大化原理
4. 3 K L 情報量の推定と対数尤度
4. 4 最尤法によるパラメータの推定
4. 5 AIC(赤池情報量規準)
4. 6 データの変換
[章末問題]

第5章 最小二乗法
5. 1 回帰モデルと最小二乗法
5. 2 ハウスホルダー法に基づく最小二乗法の解法
5. 3 AIC による次数選択
5. 4 データの追加と分割処理
5. 5 AIC による変数選択
[章末問題]

第6章 ARMAモデルによる時系列の解析
6. 1 ARMA モデル
6. 2 インパルス応答関数
6. 3 自己共分散関数
6. 4 AR係数とPARCORの関係
6. 5 パワースペクトル
6. 6 特性方程式
6. 7 多変量ARモデル
[章末問題]

第7章 AR モデルの推定
7. 1 AR モデルのあてはめ
7. 2 ユールウォーカー法とレビンソンのアルゴリズム
ほか

本の帯に関して

帯つきでの出荷はお約束しておりません。
商品ページに、帯のみに付与される特典物等の表記がある場合でも、確実に帯つきでの出荷はお約束しておりません。
また、帯は商品の一部ではなく「広告扱い」のため、帯の有無・破損による交換や返品は承っておりません。

版・表紙について

版・表紙（カバー）のご指定は承っておりません。ご注文いただくタイミングによっては、お届けする商品の版や表紙が商品ページ上のものとは異なる場合がございます。
また、初版にのみにお付けしている特典（初回特典、初回仕様特典）がある商品は、商品ページに特典の表記がされている場合でも、無くなり次第終了となります。