Rで学ぶ時系列データ分析の基礎と状態空間モデリング【提携セミナー】

データサイエンティスト

Rで学ぶ時系列データ分析の基礎と状態空間モデリング【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師

馬場 真哉 氏

開催場所 未定
定員 -
受講費

★Logics of Blue・馬場先生が状態空間モデリングをPC実演交え、たっぷり解説。

 

Rで学ぶ時系列データ分析の基礎と

状態空間モデリング

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

毎日の売り上げデータやセンサーのデータ、ログデータなど、時系列データが豊富に蓄積されるようになってきました。こういった時系列データを有効活用するための枠組みが時系列分析です。

 

状態空間モデルは、近年注目されている時系列分析の手法です。データをトレンドや周期といった成分に分解できるため、人間にとって解釈がしやすいことが大きな特徴です。

 

このセミナーでは、時系列分析の基礎理論を解説したうえで、カルマンフィルタを用いた線形ガウス状態空間モデルを学びます。また、R言語を活用して、分析を実行する手順もあわせて学びます。R言語に関しては、具体的な分析を講師のPCで実演することで、データ分析のイメージをつかんでいただきます。

 

◆ 受講後、習得できること 

・時系列分析の基礎理論と実際の分析作業のイメージ
・R言語を用いた時系列データの取り扱い
・状態空間モデルによる、時系列データの解釈と予測

 

担当講師

Logics of Blue 馬場 真哉氏

 

セミナープログラム(予定)

1.はじめに

 

2.時系列分析の基本
2.1 時系列分析の概要
2.2 時系列データが他のデータと違うところ
2.3 時系列データの特徴
2.4 統計モデルと時系列分析

 

3.状態空間モデルの基本
3.1 状態空間モデルの概要
3.2 ローカルレベルモデル
3.3 カルマンフィルタの基本
3.4 カルマンゲイン
3.5 散漫初期化と散漫カルマンフィルタ
3.6 平滑化
3.7 尤度と最尤法
3.8 カルマンフィルタの計算例
3.9 カルマンフィルタの実装例

 

4.状態空間モデルの応用
4.1 トレンドの構造
4.2 平滑化トレンドモデル
4.3 ローカル線形トレンドモデル
4.4 周期性のモデル化
4.5 基本構造時系列モデル
4.6 外因性と回帰成分
4.7 時変係数モデル

 

(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

 

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。)

 

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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