時間軸上で一定時間間隔ごとに並んだ数値データ列 (これを時系列と呼びます) から様々な情報を引き出し、時系列の将来予測を行うための統計解析技術および予測技術に関するセミナーです。
　確率統計学の基礎、線形時系列解析、および、近年、進展の著しい非線形時系列解析やニューラルネットワーク等の非線形予測技術について、理論と実践のバランスを配慮しつつ解説を行います。プラントデータ、金融データ、医療データ等、応用対象は広範です。

1. 統計学の基礎
   1. 自己相関
   2. パワースペクトル
   3. 信頼性区間
   4. 統計検定
2. 線形予測
3. 非線形時系列解析
   1. 埋め込み
   2. 予測可能性
   3. サロゲート法
4. 非線形予測
   1. ニューラルネットワーク
   2. 動径基底関数ネットワーク
   3. 局所近似
   4. 機械学習 (machine learning)