①実際のデータを例示しつつ、平易な表現を心掛けて解説いたします！

②時系列データの基礎／共分散／状態空間モデル／カルマンフィルタ等、

基礎的な事柄を整理し、業務への活用がイメージできる！

③統計解析ソフトRによる解析例もご紹介、知識を更に補完する！

初歩から学ぶ！時系列データ解析超入門研修2023

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

実際のデータを例示しつつ，時系列データの基本的な処理，描画，解析法を紹介する．前半は時系列の分布と定常性，自己共分散関数，多変量時系列と散布図などの時系列解析の基本的な事柄を勉強する．また後半からは時系列解析の一般的な手法である状態空間モデルを説明する．平滑化分布，フィルタリング分布，予測分布の3つの基本概念を理解するとともに，ガウス型状態空間モデルである，ウィナーフィルタ法，カルマンフィルタ法を勉強する．これらを十分に理解することでより一般的な粒子フィルタの理解につなげることを目的とする．統計解析ソフトRを使った解析例も紹介する．

◆受講後、習得できること

• 時系列解析の基本
• 時系列の分布と定常性の基本性質
• 状態空間モデルの基礎
• カルマンフィルタの基礎

◆講演中のキーワード

• 時系列解析
• 自己共分散
• 状態空間モデル
• カルマンフィルタ
• ARMAモデル

担当講師

成蹊大学
理工学部 情報科学科
准教授 博士(統計科学)
小森理 先生

■経歴
2005年3月　慶應義塾大学理工学部数理科学科　卒業
2007年3月　慶應義塾大学大学院基礎理工学専攻数理科学専修　修了
2010年3月　総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻　修了
2010年4月～2015年9月　統計数理研究所・特任助教
2015年10月～2018年3月　福井大学電気電子情報工学専攻・講師
2018年4月～　成蹊大学理工学部情報科学科・准教授

■専門および得意な分野・研究
・機械学習
・医療統計
・生物統計
・情報幾何学
・データサイエンス
・因果推論

■本テーマ関連学協会での活動
・日本統計学会 Japanese Journal of Statistics and Data Science, Associate Editor
・日本計量生物学会 日本計量生物学会誌編集委員
・応用統計学会　理事(2020年4月～2022年3月)

セミナープログラム（予定）

1. 時系列データ
(ア) 分類と目的
(イ) いつくかの前処理（変数変換，差分）

2. 共分散関数
(ア) 時系列の分布と定常性
(イ) 自己共分散関数
(ウ) 多変量時系列

3. 状態空間モデルの基礎
(ア) 定義・特徴・分類
(イ) 平滑化分布，フィルタリング分布，予測分布

4. ガウス型状態空間モデル
(ア) カルマンフィルタ
(イ) ローカルモデル
(ウ) ローカルトレンドモデル
(エ) 周期モデル
(オ) ARMAモデル

5. 質疑応答

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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備考

※配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
（開催1週前～前日までには送付致します）。
＊準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）

●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。

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