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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(PC実習付き)

【情報機構】

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開催日 2020年1月31日 開始:10:30 | 終了:16:30 | 開場:10:00
会場 [東京・大井町]きゅりあん
東京都品川区東大井[地図]
※地図は若干の誤差が生じる場合があります。詳細は主催者よりご連絡いたします。

講師 Logics of Blue  馬場 真哉 氏
定員 30名
主催 株式会社 情報機構
受講備考 1名55,000円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき44,000円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引

以下、申込要領をご了承のうえお申込み下さい。

<申込要領>
※受講料のお支払いは、原則として開催日までにお願いいたします。
  当日会場でのお支払いも可能です(請求書に同封の振込連絡書にてその旨ご連絡下さい)。

※申込後、ご都合により講習会に出席できなくなりました場合は、代理の方がご出席ください 。
 止むを得ず欠席の場合、弊社事務局迄ご連絡下さい(受付時間9:00-17:00)。
 以下の規定に基づき、料金を申し受けます。
 開催日から逆算(土日・祝祭日を除く)して、
  講座5日前以前での欠席のご連絡:受講料は頂戴いたしません
  講座3日前~4日前での欠席のご連絡:受講料の70%
  講座当日~2日前での欠席のご連絡:受講料の100%
  セミナー開始後のご連絡なき場合の欠席:受講料の100%

※最小催行人数に満たない場合等、事情により中止になる場合がございます。
   講座の中止・延期に伴う、会場までの宿泊費・交通費等(キャンセル料含)の補償は
   致しかねますのでご了承ください。

詳細はhttps://www.johokiko.co.jp/seminar_medical/AA200174.php
関連資料

概要

■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。
 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。

プログラム

  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
  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
  5. (質疑応答)

受講されることで得られる効果

  • ・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
  • ・状態態空間モデルによる、時系列データの解釈と予測

講師

  • Logics of Blue
    馬場 真哉 氏

    ■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 独立し、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

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