基礎からわかる時系列分析 Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィル （Data　Science　Library） [ 石田基広 ]

Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィル Data　Science　Library 石田基広 萩原淳一郎 技術評論社キソ カラ ワカル ジケイレツ ブンセキ イシダ,モトヒロ ハギワラ,ジュンイチロウ 発行年月：2018年04月 予約締切日：2018年03月22日 ページ数：400p サイズ：単行本 ISBN：9784774196466 萩原淳一郎（ハギワラジュンイチロウ） 2016年、北海道大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了、博士（工学）。

北海道大学客員教授 瓜生真也（ウリュウシンヤ） 1989年生まれ。

神奈川県出身。

2016年横浜国立大学大学院博士課程後期中退。

企業でデータエンジニアとしての経験を積み、国立環境研究所に勤務。

位置情報付きデータの空間解析やウェブデータの処理を専門とする。

ウェブ上でのブログ等でRに関する話題提供を行う他、各種の勉強会やイベント等で発表、講師を務める 牧山幸史（マキヤマコウジ） バイオインフォマティクス企業における統計解析業務、ECサイトのデータアナリストを経て、ヤフー株式会社データサイエンティスト、SBイノベンチャー株式会社AIエンジニア、株式会社ホクソエム代表取締役社長を兼務 石田基広（イシダモトヒロ） 徳島大学大学院教授。

専門はテキストマイニング、授業ではデータ分析やプログラミングを担当（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） はじめに／確率・統計に関する基礎／Rで時系列データを扱う際の基礎／時系列分析ひとめぐり／状態空間モデル／状態空間モデルにおける状態の推定／線形・ガウス型状態空間モデルの一括解法／線形・ガウス型状態空間モデルの逐次解法／線形・ガウス型状態空間モデルにおける代表的な成分モデルの紹介と分析例／一般状態空間モデルの一括解法〔ほか〕 時系列データとは、気温や株価のように時間順に得られる系列データを指します。

本書では時系列データの分析（時系列分析）の進め方を、基礎から説明します。

時系列分析にはさまざまなアプローチがありますが、本書では探索的な方法と確率的な方法の両方を解説します。

具体的には、探索的な方法については移動平均に基づく方法、確率的な方法については状態空間モデルに基づく方法を取り上げます。

これらの説明の中では、数式の意味やどのようにコードに落とし込むかについて、丁寧に解説をします。

また本書は応用的な話題についてもカバーしていますので、初めて時系列分析を試みる方はもちろん、すでに時系列分析に携わっている方にも興味を持っていただける内容になっています。

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