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時系列解析入門 単行本 – 2005/2/24

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商品の説明

内容(「BOOK」データベースより)

時系列データとは、気温や地震といった自然現象にまつわる情報や、株価や為替などの経済指標のように、時間とともに変動する現象の記録である。本書では、代表的な時系列モデリングとその解析法をとりあげる。とくに、データの特徴をうまくとらえ表現するためのモデルのたて方について丁寧に解説する。また、各章末に設問を設け、時系列解析モデルの本質的理解とその実践的応用に役立つよう配慮した。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

北川/源四郎
1948年生まれ。1973年東京大学大学院理学系研究科数学専攻修士課程修了。統計数理研究所長。理学博士(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


登録情報

  • 単行本: 265ページ
  • 出版社: 岩波書店 (2005/2/24)
  • ISBN-10: 4000054554
  • ISBN-13: 978-4000054553
  • 発売日: 2005/2/24
  • 商品パッケージの寸法: 20.8 x 15 x 2.2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 3.2 4件のカスタマーレビュー
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カスタマーレビュー

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トップカスタマーレビュー

形式: 単行本
『時系列解析入門』は昔の『時系列解析プログラミング』にモンテカルロ・フィルタの章を加えて、そのかわりにFortranのサンプル・コードのページを除いたもの(ちなみにサンプル・コードは今でも統計数理研究所の著者のウェブに公開されているはず)。私が持っている『時系列解析プログラミング』は使いすぎてもうボロボロになっている。このFortranのコードをPascal(Delphi)に移植しながら、時系列分析に目覚めていったのだった。カルマンフィルタやベクトル自己回帰モデルがちゃんと動いたときは感動した。これがあれば少なくとも時系列分析に関してはPcGiveやMatlab,S-Plusといった高価なアプリケーション・ソフトを買う必要はなくなる。
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形式: 単行本
 著者は、統計数理研究所・所長(当時)。
 時系列解析の目的を(1)記述(記述統計量を用いて時系列の特徴を簡潔に表現する)(2)モデリング(時系列モデルの作成)(3)予測(今後の変動を予測)(4)信号抽出(時系列から目的に応じた信号や情報を取り出す)と定義している。共分散関数、スペクトル、KL情報量、AIC、最小二乗法、ARMAモデリング、ARモデル推定、トレンド推定、季節調整モデル、モンテカルロ・フィルタなど幅広く触れられている。
 確率統計とある程度の数学的素養は必須。数式だらけの難しい本なので。広く網羅している分、1つ1つの数式展開は駆け足。たとえば、相互共分散関数と相互相関関数についての説明は4ページしかないので、ある程度、知っている人でないと厳しいかもしれない。典型的な大学の教科書といったところ。
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形式: 単行本
本自体は、同著者の書籍「FORTRAN77 時系列解析プログラミング」からプログラムに関する記述をカットして、残りの部分を整理したもののようです。時系列解析の知識なしでいきなり理解することは困難です。あくまで時系列解析の基礎知識を知っている方向けと思われます。
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形式: 単行本 Amazonで購入
綺麗な商品で助かりました。子供が大学の授業で使っています。ありがとうございました。
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