★LOCF法、平均値代入法、線形補間法、スプライン補間法…！

欠損値をどのように補完すればよいか！どの方法を選択するか！

時系列データ分析における

“欠損値”の取り扱いとその対応

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

時系列データを扱う際に、何らかの前処理を行うことが多々ありま す。その中で頭を悩ませることの一つとして、欠損値の扱い方が挙げられます。そ もそも欠損値があると何が問題なのか、欠損値をどのように扱えば良いのか、など の疑問に対して、統計ソフトRによる演習を交えながら、実践を通して学びます。 （時系列データおよびRともに初学者向けのセミナーです）

※統計ソフトRをインストールしたPCをご用意下さい

習得できる知識

• 時系列データの可視化
• 欠損値とは何か？
• 欠損値の補完方法いろいろ
• 統計ソフトRの使い方
• 欠損値の対応

担当講師

日本工業大学 先進工学部 データサイエンス学科 教授　荒川 俊也氏

セミナープログラム（予定）

1．はじめに

2．時系列データ
2.1 時系列データとは何か？
2.2 時系列データのまとめ方の秘訣
2.3 時系列データの可視化
2.4 差を見る方法
2.5 比を使う方法
2.6 変化率を使う方法
2.7 指数を使う方法

3. 欠損値について
3.1 欠損値とは何か？
3.2 欠損値の種類
3.3 欠損値の補完方法いろいろ

4. 統計ソフトRの使い方（演習）
4.1 統計ソフトRについて
4.2 Rの基本
4.3 関数の使い方
4.4 データ生成の方法
4.5 データの可視化

5. 欠損値の対応（演習）
5.1 欠損値の対応（基礎編）
5.1.1 LOCF法
5.1.2 平均値代入法
5.1.3 中央値代入法
5.1.4 線形補間法
5.2 欠損値の対応（応用編）
5.2.1 スプライン補間法
5.2.2 移動平均補間法
5.2.3 カルマン平滑化補間法

6. おわりに

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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