公開講座:統計数理概論 時系列解析入門 2006年3月10日(2日目) 川崎能典(モデリング研究系) 本日の講義で取り扱う内容 • 線形ガウス状態空間モデル – 状態とは?状態空間モデルとは? • 予測・フィルタ・平滑化の公式 – カルマン・フィルタ,固定区間平滑化 • 統計的モデリングと時系列の尤度評価 – 予測誤差分解,最尤法 • 非線形非ガウス状態空間モデルと逐次公式 • 一般状態空間モデルへの拡張 • モンテカルロ・フィルタ(樋口先生) 1 状態空間表現 •しばしば「状態空間モデル」という言い方もす るが、誤解を招く危険性がある言い方である。 •モデルに対する「状態空間表現」という言い方 が正確。 •状態空間モデルが、「モデルの別表現」「メタ・ モデル」であることを了解しておけば、どのよ うに呼んでも良い。 状態とは何か? 現在の観測値の特性値なり分布なりを知りた
金融研究のグローバルセンター 東京大学金融教育研究センターはアジア環太平洋における金融研究の中心的役割を担い、 理論的ならびに実践的な金融研究を推進することによって、 世界経済およびアジア経済の健全な発展に資することをミッションとしています。 Scroll
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 石黒 勝彦 1 2013/01/15-16 統計数理研究所 会議室1 • 購買データや科学論文など、時間変化をそも そも内包するデータは多数存在します • 従って、時系列(時間変化)データ内のトピッ クの解析も多数試みがなされています 2 3 2012 201301/15 01/16 • マルコフ性:前の時刻に依存して現在の時刻 の状態が変化する • 多くの時系列データでは、モデルのどの部分 にマルコフ性のアイデアを導入するか、がポ イントとなります • これはトピックモデルの時系列データモデル でも同様です 4 Dynamic Topic Model [Blei & Lafferty, 2006] 5 Blei and Lafferty, “Dynamic Topic Models”, in Proc. ICML, 2006. : exch
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