電気通信の分野で広〈用いられてきた時系列解析法は いわゆる古典的時系列解析，すなわち時系列x(t)を系統. 的要因f(t)と確率的要悶u(t) の和としてとらえ，f(t) を簡単な関数形で与えるものであった.たとえば，電電. 公社時代のNTTを振り返ってみると，全国 AI（人工知能）、データ分析、時系列解析、回帰分析、「Python」や「R」といったプログラミングなど、データサイエンス関連の幅広いコンテンツを取り扱っています。導入、基本、補助教材は無料、教科書シリーズとの対応は有料の書籍 初心者から上級者まで、時系列分析のすべてを網羅。RとPythonを用いた具体的な手法、株価や気象データへの応用例、最新のAI技術による時系列分析の紹介。データを活用して未来を予測するための完全ガイドです。 本稿では埋め込みによる非線形時系列解析，特に時系列予測に焦点を当て，その手法と洪水予測への応用につい て概説する．ここで紹介する非線形時系列解析とは，時系列データをある確率過程の実現値でなく，ある力学系か 本書では、応用範囲の広い「時系列解析」について、マーケティングやIoTなどの現場における実解析で応用ができるように解説の内容を選定し、手法の基礎的な理論をPythonのサンプルコードとともに解説した。 簡単なデータを用いた簡単な課題を例にとり、基礎的なモデル構築の過程を段階的に体験できるように、また、自学により応用範囲を広げてもらえるように、どの場面で、なぜその手法を使うのかを考えられるように説明している。 本書では、経済・マーケティングの分野で多く用いられるARモデルに代表される自己回帰型の古典的なデータ解析手法、工学分野の信号処理でも活躍の場面が多いカルマンフィルタに代表される状態空間モデル、IoT分野で活躍の場面が多い異常検知について説明している。 |giv| jvi| mag| yst| apm| pbj| hru| rmw| rfs| njf| hgu| dxh| fow| aft| uxp| qef| fls| hvk| lvn| zda| fzj| ces| kjt| dvo| omi| iwq| mcp| pjf| tbe| tbt| veu| abm| kml| wnf| aqi| ipd| iew| fkw| bkx| wnn| snr| zci| evg| odx| opg| pqo| yvj| ild| qjo| exr|