出版社内容情報
時系列解析待望の書！ これまでに時系列解析を理解しようとして挫折してきた読者も，本書で時系列解析の本質が理解できる！
時系列解析でなければ解決できない問題は，工学や経済学はもちろん，天文学，生態学，環境学など多くの分野にあります。また，時系列解析の先には空間データ解析への応用も控えています。このようにさまざまな発展の可能性を秘めた時系列解析ですが，本書はその基礎を学ぶのに最適な一冊といえます。
本書では，まず弱定常時系列に焦点を絞ることで，時間領域と周波数領域の関係を扱えるようになることを最初の目的とし，その上で弱定常時系列の分解と予測を学びます。次に，時系列解析の実践において必須である，近似としての時系列モデルを取り上げます。そこにはAICの生い立ちも秘められています。最後に，多変量時系列の解析に移ります。多変量時系列モデルを状態空間表現と絡めながら，多変量による問題をどうやって解決していくのかを取り上げます。
目次
第１章 時系列（定常性；スペクトル表現；スペクトル表現の具体例）
第２章 弱定常時系列の分解と予測（ウォルドの分解定理とＭＡ（∞）表現、ＡＲ（∞）表現
ウォルドの分解定理の証明とその理解
最良線形予測の予測誤差）
第３章 時系列モデル（ＡＲモデル；ＭＡモデル；ＡＲＭＡモデル；その他のモデル）
第４章 多変量時系列（多変量時系列の性質；時系列どうしの関係；多変量ＡＲモデルと多変量ＡＲＭＡモデル；状態空間モデル；状態空間モデルと多変量ＡＲＭＡモデル）
著者等紹介
柴田里程［シバタリテイ］
１９７３年東京工業大学大学院理工学研究科修士課程修了。現在、慶應義塾大学名誉教授、（株）データサイエンスコンソーシアム代表取締役、理学博士。専門、データサイエンス（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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Iwata Kentaro
yuma6287
Iwata Kentaro
