時系列データ分析 R セミナー

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★時系列データの解釈・予測を行うための枠組みを、実装を通じ体系的に習得!


Rを使った時系列データ分析入門(パソコン実習付き)

講師

Logics of Blue 馬場 真哉 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■主経歴
2014年4月-2017年6月 IT企業にて生産管理システムの開発などに従事。
2017年7月-現在 フリーランスとして独立。データ分析支援や、書籍の執筆などに従事。

■主要著書
・平均・分散から始める一般化線形モデル入門(2015)
・時系列分析と状態空間モデルの基礎:RとStanで学ぶ理論と実装(2018)
・Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書(2018)

■専門・得意分野
・数理統計学の理論と応用
・統計的意思決定理論とオペレーションズリサーチ

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2018年7月26日(木) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん5階第1講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名54,000円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき43,200円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料30,780円。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■実習用パソコン
弊社にて準備します。

■講座のポイント
 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。
 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、時系列データの解釈・予測を行うための“フレームワーク”を、実装を通して体系的に学びます。

■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
 ・Box-Jenkins法による、時系列データの予測
 ・VARモデルによる、多変量時系列データの解釈と予測
 ・状態空間モデルによる、時系列データの解釈と予測

セミナー内容

1.はじめに

2.時系列分析の基礎
 2.1 時系列分析の概要
 2.2 時系列データがほか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.Box-Jenkins法
 3.1 Box-Jenkins法の概要
 3.2 SARIMAXモデル
 3.3 モデル選択
 3.4 単位根検定
 3.5 Box-Jenkins法の活用

4.VARモデル
 4.1 多変量時系列データに対する分析の概要
 4.2 VARモデル
 4.3 Grangerの意味での因果
 4.4 インパルス応答関数

5.状態空間モデル
 5.1 状態空間モデルの概要
 5.2 ローカルレベルモデル
 5.3 ローカルレベルモデルとカルマンフィルタ
 5.4 ローカル線形トレンドモデルによる予測
 5.5 周期性とトレンドを加味した「基本構造時系列モデル」による予測
 5.6 時間によって変化する広告の効果の検証
 5.7 時系列分析の様々な応用

(質疑応答)

セミナー番号:AA180791

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