【中止】時系列データ分析における“欠損値”の取り扱いとその対応

セミナープログラム

1．はじめに

2．時系列データ
　　2.1 時系列データとは何か？
　　2.2 時系列データのまとめ方の秘訣
　　2.3 時系列データの可視化
　　2.4 差を見る方法
　　2.5 比を使う方法
　　2.6 変化率を使う方法
　　2.7 指数を使う方法

3. 欠損値について
　　3.1 欠損値とは何か？
　　3.2 欠損値の種類
　　3.3 欠損値の補完方法いろいろ

4. 統計ソフトRの使い方（演習）
　　4.1 統計ソフトRについて
　　4.2 Rの基本
　　4.3 関数の使い方
　　4.4 データ生成の方法
　　4.5 データの可視化

5. 欠損値の対応（演習）
　　5.1 欠損値の対応（基礎編）
　　　　5.1.1 LOCF法
　　　　5.1.2 平均値代入法
　　　　5.1.3 中央値代入法
　　　　5.1.4 線形補間法
　　5.2 欠損値の対応（応用編）
　　　　5.2.1 スプライン補間法
　　　　5.2.2 移動平均補間法
　　　　5.2.3 カルマン平滑化補間法

6. おわりに

【質疑応答】

セミナー講師

日本工業大学 先進工学部 データサイエンス学科 教授　荒川 俊也氏

セミナー受講料

1名につき55，000円（消費税込、資料付）　
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49，500円（税込）〕

受講について

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