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Pythonを使った時系列データ解析入門

Pythonを使った時系列データ解析入門

オンライン 開催
本セミナーは、申し込みの受け付けを終了いたしました。

視聴期間は2025年1月7日〜14日を予定しております。
お申し込みは2025年1月10日まで承ります。

開催日

  • 2025年1月10日(金) 12時30分 2025年1月14日(火) 16時30分

修得知識

  • 時系列解析で必要になる確率論の基本事項
  • 定常性、マルコフ性、自己共分散関数、AIC, ARMAモデルなどの時系列解析の基本事項
  • 線形・ガウス型状態空間モデルの基礎
  • カルマンフィルタの詳細
  • 非線形・非ガウス型状態空間モデルなどの発展的な事柄を自力で勉強できる基礎力
  • 実務における時系列データ解析の基本事項

プログラム

 確率論、時系列解析の基本事項を整理し、状態空間モデルの概要の理解を目指す。特に線形・ガウス型の状態空間モデルで使われるカルマンフィルタのアルゴリズムを、予測分布、予測尤度、フィルタ分布、平滑化分布の観点から整理する。
 カルマンフィルタは多変量正規分布を元にしたアルゴリズムであるので、平均と分散の計算がアルゴリズムの主軸を構成するが、その際必要な条件付き確率、ベイズの定理、乗法定理、全平均の公式、全分散の公式も前半で学習する。
 後半では時系列データ解析の代表的な手法であるARモデル、MAモデル、ARMAモデルと状態空間モデルでの関係も明らかにする。またPythonを使いいくつかの実際のデータの解析例を示し、理論と応用の観点から状態空間モデルの理解を深めることを目指す。

  1. 確率論の基礎
    1. 条件付き確率
    2. 乗法定理
    3. ベイズの定理
    4. 期待値、分散
    5. 条件付き期待値、条件付き分散
    6. 全期待値の公式、全分散の公式
    7. 平均二乗誤差最小推定量
    8. Woodbury恒等式
  2. 時系列データ解析の基礎
    1. 目的と分類
    2. 定常性
    3. 自己共分散関数、白色雑音
  3. 状態空間モデル
    1. システムモデルと観測モデル
    2. 予測分布、予測尤度、フィルタ分布、平滑化分布
    3. マルコフ性
    4. カルマンフィルタ
    5. カルマン平滑化
    6. カルマン予測
    7. 時系列の予測
    8. パラメータ推定
    9. 欠損値の扱い
    10. トレンドモデル、季節調整モデル
    11. ARMAモデル、インパルス応答関数、レビンソンのアルゴリズム
    • 質疑応答

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

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    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

アーカイブ配信セミナー

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2025年1月7日〜14日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
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