時系列データ解析入門

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

確率論、時系列解析の基本事項を整理し、状態空間モデルの概要の理解を目指す。特に線形・ガウス型の状態空間モデルで使われるカルマンフィルタのアルゴリズムを、予測分布、予測尤度、フィルタ分布、平滑化分布の観点から整理する。カルマンフィルタは多変量正規分布を元にしたアルゴリズムであるので、平均と分散の計算がアルゴリズムの主軸を構成するが、その際必要な条件付き確率、ベイズの定理、乗法定理、全平均の公式、全分散の公式も前半で学習する。後半では時系列データ解析の代表的な手法であるARモデル、MAモデル、ARMAモデルと状態空間モデルでの関係も明らかにする。またいくつかの実際のデータの解析例を示し、理論と応用の観点から状態空間モデルの理解を深めることを目指す。

◆キーワード

時系列データ解析,時系列解析,確率,状態空間モデル,セミナー

担当講師

成蹊大学 理工学部情報科学科 准教授　小森 理 氏

【ご専門】生物統計，医療統計，機械学習，デーサイエンス
【ご活躍】
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）
統計数理研究所客員准教授
【ご略歴】
2005年03月　慶應義塾大学理工学部数理科学科　卒業
2007年03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03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04月～2015年09月　統計数理研究所・特任助教
2015年10月～2018年03月　福井大学電気電子情報工学専攻・講師
2018年04月～　成蹊大学理工学部情報科学科・准教授

セミナープログラム（予定）

１．確率論の基礎
（１）条件付き確率
（２）乗法定理
（３）ベイズの定理
（４）期待値、分散
（５）条件付き期待値、条件付き分散
（６）全期待値の公式、全分散の公式
（７）平均二乗誤差最小推定量
（８）Woodbury恒等式

２．時系列データ解析の基礎
（１）目的と分類
（２）定常性
（３）自己共分散関数、白色雑音

３．状態空間モデル
（１）システムモデルと観測モデル
（２）予測分布、予測尤度、フィルタ分布、平滑化分布
（３）マルコフ性
（４）カルマンフィルタ
（５）カルマン平滑化
（６）カルマン予測
（７）時系列の予測
（８）パラメータ推定
（９）欠損値の扱い
（10）トレンドモデル、季節調整モデル
（11）ARMAモデル、インパルス応答関数、レビンソンのアルゴリズム

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023年12月15日（金） 12:30～16:30

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

非会員： 49,500円 （本体価格：45,000円）
会員： 46,200円 （本体価格：42,000円）

会員の方あるいは申込時に会員登録される方は、受講料が1名49,500円（税込）から

• 1名46,200円（税込）に割引になります。
• 2名申込の場合は計49,500円（2人目無料）になります。両名の会員登録が必要です。

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備考

• セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
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お申し込み方法

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