Rを使った時系列データ分析入門（パソコン実習付き）

時系列データの解釈・予測を行うための枠組みを、
Rを使った実装を通じ体系的に習得！

セミナー講師

Logics of Blue 馬場 真哉 先生
■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）
・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（2019）
■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

セミナー受講料

1名55,000円(税込（消費税10％）、資料・昼食付)
　＊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1名につき31,350円。

※ご連絡
　当セミナーの会場では、現金による受講料支払いを休止させていただくこととなりました。
　現金にてお支払い希望の方は、コンビニエンスストアにてお支払いできる用紙をご送付申し上げますので、お近くの店舗にてお支払い頂けましたら幸いです。尚、領収証をご希望の方は、コンビニ支払い時に発行される振込受領書と引き換えにて発行させて頂きます。

セミナー趣旨

　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。
※実習用パソコンは弊社にて準備します。

習得できる知識

・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

セミナープログラム

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）