Pythonではじめる時系列分析入門 実践Data Scienceシリーズ | 誠品線上

Pythonではじめる時系列分析入門 実践Data Scienceシリーズ

內容簡介

內容簡介 ★実務に役立つ「理論」こそが、最も実践的な「知識」なのだ!★・理論とPython実装をバランスよく学べる、初学者向け入門書・古典的な技術から、比較的新しい手法までを丁寧に解説・実践的な実装技術や分析におけるTipsについても解説【サポートサイト】https: logics-of-blue.com python-tsa-intro-book-support 【本書より抜粋】本書では実際にデータを分析しているあなたが、納得感を持って分析できるような知識を身につけてもらうことを目指しました。本書ではできる限り暗黙知を言葉にすることに努めました。入門書なので数式はかなり減らしましたが、理論的な話が多いので、読み切るのはそれなりに大変かもしれません。それでも、こういった理論こそが、現在では最も実践的な知識なのだと信じています。【主な内容】第1部 時系列分析の基本1章 時系列分析をはじめよう2章 時系列データの構造3章 データ生成過程の基本第2部 Pythonによる時系列分析の基本1章 環境構築2章 Pythonの基本3章 Pythonによる統計分析の基本4章 pandasによる日付処理の基本5章 Pythonによる時系列分析の基本6章 時系列データのシミュレーションと見せかけの回帰第3部 基本的な時系列分析の手法1章 単純な時系列予測の手法2章 季節調整とトレンド除去3章 sktimeの使い方4章 指数平滑化法とその周辺第4部 Box-Jenkins法とその周辺1章 Box-Jenkins法から自動予測アプローチへ2章 ARIMAモデル3章 SARIMAXモデル4章 モデル選択第5部 線形ガウス状態空間モデル1章 状態空間モデルの概要2章 ローカルレベルモデルの基本3章 ローカルレベルモデルの実装4章 ローカルレベルモデルの数理5章 基本構造時系列モデル6章 状態空間モデルの分析事例第6部 機械学習法1章 LightGBM2章 ニューラルネットワークと深層学習第7部 時系列予測の実践的技術1章 モデルの保存と読み込み2章 時系列分析の実践におけるTipsと注意点 理論とPython実装をバランスよく学べる、初学者向け入門書。古典的な技術から、比較的新しい手法までを丁寧に解説。

作者介紹

作者介紹 馬場真哉2014年 北海道大学大学院水産科学院修了Logics of Blue(https: logics-of-blue.com )というWebサイトの管理人2020年11月より東京医科歯科大学非常勤講師,2021年2月から2023年3月まで岩手大学客員准教授,2022年4月より帝京大学特任講師著 書 『平均・分散から始める一般化線形モデル入門』(プレアデス出版,2015年) 『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』(プレアデス出版,2018年) 『RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』(講談社,2019年) 『R言語ではじめるプログラミングとデータ分析』(ソシム,2020年) 『意思決定分析と予測の活用:基礎理論からPython実装まで』(講談社,2021年) 『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 第2版』(翔泳社,2022年)

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