医療職からデータサイエンティストへ

統計学、機械学習に関する記事をまとめています。

時系列解析

facebookの時系列解析パッケージ{prophet}を使って、ブログアクセス数を予測する。

prophetはfacebookが無料で提供している時系列解析パッケージです。RでもPythonでも使うことができます。本家様サイトによると Prophet is a procedure for forecasting time series data based on an additive model where non-linear trends are fit with …

状態空間モデルを最短で学ぶためのおすすめ参考書

状態空間モデルは、非線形な時系列データを含む幅広いタイプの時系列データを、統一的に扱えるとても便利な解析手法です。 しかし、いざ学び始めると状態やシステム、カルマンフィルター、MCMC....などと言った初学者にはとっつきにくい用語が並び、実務応用…

ベイズで考える状態空間モデル

古典的な時系列解析のモデルでは、時系列データが定常過程に従うことを前提としていました。しかし、世の中の多くの事象は定常過程に従うことはあまりなく、よりうまく現実を反映させることができるモデルが必要になります。 それが状態空間モデルです。状態…

時系列解析の基礎をさっくりorがっつり学びたい人へオススメする書籍5冊+α

時系列データとは、ある一時点ではなく、時間軸に沿ってデータが収集され、変数の並び方にも意味があるデータのことを指します。 時系列データ解析の手法を知っていると解析の幅が大きく広がることは間違い無いでスガ、書籍の中には難解なものも多く、最初の…

じっくり学ぶ時系列解析~見せかけにだまされない編~

時系列モデルを作るときは、データが定常過程に従っていることを前提とするモデルが多いです。しかし、現実には定常過程に従うデータはあまり多くありません。そんな非定常過程のデータを何となく多変量モデルで解析すると一見ものすごく当てはまりの良いモ…

じっくり学ぶ時系列解析~多変量時系列解析VAR編~

一変量時系列の代表格であるARIMAモデルは、過去の自分が現在へ影響していることを前提としていました。しかし、時系列データではその他の変数から影響を受けることは往々にしてあります。 例えば、あるお店の売り上げは、そのお店の過去の売り上げだけでな…

じっくり学ぶ時系列解析~ARIMAの予測と季節調整SARIMA編~

前回は時系列解析の流れ、そしてARIMAモデルをデータから同定する方法について書きました。 www.medi-08-data-06.work 今回は、ARIMAモデルの予測について、そして単純なARIMAモデルでは説明できない周期性を、季節調整を使ってモデリングする方法について書…

じっくり学ぶ時系列解析~基礎編~

前回は時系列解析の考え方や基本用語についてまとめました。今回はもう一歩進んで、実践に近づいた内容にしていきます。 www.medi-08-data-06.work 今回扱う範囲は、時系列データの前処理方法、AR、MA、ARMA、ARIMAです。それではいきましょう。 時系列解析…

じっくり学ぶ時系列解析~準備編~

時系列データとは、ある一時点ではなく、時間軸に沿ってデータが収集され、変数の並び方にも意味があるデータのことを指します。商品の売り上げを月ごとに集積したデータや、企業の株価データ、気温データ、電車の乗客数などが時系列データの例としてあげら…