Rを用いた時系列データ分析の基礎【提携セミナー】
| 開催日時 | 未定 |
|---|---|
| 担当講師 | 青木 義充 氏 |
| 開催場所 | 未定 |
| 定員 | - |
| 受講費 | 未定 |
★時系列データの特徴をとらえながら分析する手法について丁寧に解説致します
Rを用いた時系列データ分析の基礎
【提携セミナー】
主催：株式会社情報機構
時系列データとは，時刻変化に伴って値が変化する対象を，ある特定の時間間隔で記録したものを指します．たとえば，毎日の正午の気温を記録したものは時系列データです．時系列データの分析では，データの並び順・前後関係を意識するか否かを重要視します．たとえば，１週間の正午の平均気温は，７日分の気温の総和を７で割れば求められます．ここで，７日分の総和は，足し合わせる順番を意識する必要はなく，月火水木金土日でも金月水火日木土のいずれであっても変わりありません．同様に，バラつきを示す指標である分散も，他のデータとの関係を見る相関係数も，データの並び順を意識しないため，いわゆる時系列データの分析とは考え方が異なります．
本セミナーでは，時系列データの特徴をとらえながら分析する手法の考え方，特にデータの順序関係を意識することで生じるメリットについて，実際の時系列データを用いながら説明します．なお，データ分析に広く利用されているR言語を用いた演習例を交えることで，より実践的に学習することができます．
◆ 受講後、習得できること
- 時系列データの特徴を理解し，一般的なデータとの違いが分かる．
- 時系列データの特徴を活かした分析手法の基礎が学べる．
- R言語を用いた時系列データの分析ができるようになる．
担当講師
株式会社フィンデクス 代表取締役 博士（学術） 青木 義充氏
セミナープログラム（予定）
１． 時系列データの特徴について
1-1 時系列データの定義
1-2 時系列データでない例とその違い
1-3 時系列データの観察と確認法
２． 時系列データの分析について
2-1 時系列データの取り扱い
2-2 時系列データの性質とモデルの導入
・自己回帰（AR）モデル
・移動平均（MA）モデル
・ARMAモデル
・ARIMAモデル
2-3 うまくいかない分析例
2-4 時系列データ分析のコツ
３． 統計分析用のプログラミング言語
3-1 Rの導入
3-2 ソースコードと実行例の紹介
4.Q＆A
公開セミナーの次回開催予定
開催日
未定
開催場所
未定
オンライン配信のご案内
★ Zoomによるオンライン配信
★ 見逃し視聴
については、こちらをご参照ください
受講料
未定
配布資料
※配布資料・講師への質問等について
●配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
お申込みは4営業日前までを推奨します。
それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、
テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。
備考
●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
（全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
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