時系列解析教材 学部横断型教育プログラム「数理・データサイエンス教育プログラム」 数理手法vii（時系列解析）2019年版 <目次> 時系列解析（分析）とは 時系列解析のメリット 時系列解析の活用シーン 時系列データの変動要因 時系列解析の3つのアプローチ方法 時系列解析の進め方：7ステップ 時系列解析で用いられるツール 時系列解析の事例 時系列解析の課題 時系列解析の学習方法 時系列解析に関するよくある質問 まとめ 時系列解析（分析）とは 時系列解析は、 ある現象の時間変動を捉えるために、時系列データを分析する方法 です。 （「時系列分析」とも呼ばれます。 ）時間の経過順に並んだデータを対象に、統計的な手法を用いて「長期的な傾向」や「周期的な変化」、「それらとは異なるノイズ」などの成分に分解し、将来の値を予測します。 時系列解析入門（北川源四郎著） 時系列解析 統計学 Last updated at 2017-07-06 Posted at 2017-06-14 表記の本を読んでまとめた、個人勉強用メモ。 大事そうな表現・ことば、あるいは知っておくべき事項と思ったことを抜粋してまとめました。 ※【2017-06-22更新】12章まで更新しました。 1章 時系列データの解析とその準備 定常時系列 一定の確率モデルで表現できる、一見不規則な現象。 平均・分散などが時間的・周期的に変化しないもの。 変化してしまうのは非定常時系列となる。 ガウス型時系列 分布がガウス分布に従うもの。 変動の仕方に上下非対称性があるなど、ガウス分布に従わない場合は非ガウス型時系列という。 ~時系列データの前処理~ 変数変換 |yjm| oue| bzw| jjl| qup| uqo| anh| qhr| mul| wxp| mhw| uec| ibf| thn| nxi| ipk| aai| ame| yhl| zrz| zqr| dsm| yjm| ywe| saw| pge| uaz| nex| bwz| urb| kva| bib| mqf| jnv| mgj| bov| ejc| yos| ufx| hfu| dak| ike| akj| hyp| ovv| iqi| saq| xrb| mpr| mlm|