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時系列データの相関係数はあてにならない……のか？ 教えて下さい - 廿TT
本記事の趣旨 見せ掛けの回帰と見せ掛けの相関（擬似相関）は違います。 時系列（というか、ランダムウォークする系列 ランダムウォーク - Wikipedia ）の場合、相関係数は比較的高い値になりやすく、また有意な相関が出やすいので注意。 あと高橋洋一の議論を擁護する話題が混じっていますが、これについては、金融緩和はブタ積み上等。金融緩和賛成。消費税増税反対。 - 廿TT を参照してください。 「時系列 相関」 「時系列 相関」でググったところ以下のような記事がヒットした. 時系列データの相関係数はあてにならない: ニュースの社会科学的な裏側 現時点では Google 検索で上から 6 番目 R - 時系列データ分析の初心者に必ず知ってもらいたい重要ポイント：回帰分析 ・相関関係分析を行う前に必ずやるべきこと（データの形のチェックと変形） - Qiita 現時点では Google 検索で上か
時系列データベースに関する基礎知識と時系列データの符号化方式について - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。インフラストラクチャー部 SRE グループの吉川 ( @rrreeeyyy ) です。今期オススメのアニメはツインエンジェル BREAK です。 普段の業務並びに趣味の一環として、サーバのモニタリング環境の調査や改善に取り組んでいます。 そこで本稿では、モニタリングのコンポーネントの一つとして外すことが出来ない、時系列データベースの基礎知識に関して紹介します。 そもそも時系列データ・時系列データベースとは？ 時系列データというのは、特定の時間ごとに何らかの値を取得した際の、取得した一連の値を指します。 例えば、以下のようなフォーマットをしたデータなどは時系列データにあたるでしょう。 timestamp1,key,value1 timestamp2,key,value2 timestamp3,key,value3 : 時系列データベースとは、上記のような時系列データの保存・処理に
時系列データへの回帰分析 | Logics of Blue
新規作成：2017年05月16日 最終更新：2017年05月16日 ここでは、時系列データを手にした際に、どのような手順で回帰分析をかけていけばいいのか、フローチャートを交えて解説します。 時系列データは特殊でして、普通の回帰分析を行うと、p値がおかしくなり、正しく検定ができなくなることがよくあります。これを見せかけの回帰と呼びます。 シミュレーションを通して、見せかけの回帰という現象を確認したうえで、それらに対応する手法としての単位根検定・共和分検定・一般化最小二乗法(GLS)の基本的な考え方とRでの実装方法について説明します。 ソースコードはまとめてこちらに置いてあります。 スポンサードリンク 目次 時系列データへの回帰分析フローチャート 単位根と見せかけの回帰 データチェック1 単位根検定とADF検定 解決策１ 差分系列への回帰分析 差分系列への回帰分析の問題点 データチェック２ 共
Our quest for robust time series forecasting at scale
by ERIC TASSONE, FARZAN ROHANI We were part of a team of data scientists in Search Infrastructure at Google that took on the task of developing robust and automatic large-scale time series forecasting for our organization. In this post, we recount how we approached the task, describing initial stakeholder needs, the business and engineering contexts in which the challenge arose, and theoretical an
PyConJP 2016: pandasでの時系列処理についてお話させていただきました - StatsFragments
21日、22日と PyCon JP に参加させていただきました。ご参加いただいた皆様、スタッフの皆様ありがとうございました。資料はこちらになります。 pandas による時系列データ処理 pandas を使った時系列データの前処理と、statsmodels での時系列モデリングの触りをご紹介しました。 speakerdeck.com 時系列モデルの考え方については全く説明していないので、以下書籍などをご参照ください。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る 元ネタ 以下のエントリをベースに新しい内容を追加しています。 sinhrks.hatenablog.com 時系列モデルを含む Python パッケ
[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？ って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
![[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e66fb33cd90d527a45952821fb461ba298d2aa3d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCVGVuc29yRmxvdyVFMyU4MSVBNyVFNiVBMCVBQSVFNCVCRSVBMSVFNCVCQSU4OCVFNiU4MyVCMyU1RCUyMDAlMjAtJTIwR29vZ2xlJTIwJUUzJTgxJUFFJUUzJTgyJUI1JUUzJTgzJUIzJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUFCJUUzJTgyJUIzJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTg5JUUzJTgyJTkyJUU1JThCJTk1JUUzJTgxJThCJUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUJGJUUzJTgyJThCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1jYjJjYWFkYmNhMjIyNzYzZmQzNzA3NTc1NDcxY2U1ZQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBha2lyYWFrJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0yNzkwYWU3NDM5YThkOGY5NzEyNDdjNDQzMzBiMGYyMg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db53941c42ab3353f83bb5364b7b1d737)
ニューラルネットワークで時系列データの予測を行う - Qiita
Hopfield networkは、一般的なクラス分類以外に最適化問題への応用が可能なモデルです。 Elman/Jordanは、Simple recurrent networksと言われているように一番シンプルな形となっています。RNNを利用したい場合はまずどちらかでやってみて、精度的な問題があるのなら他の手法に切り替えてみる、というのがよいのではないかと思います。 Elman/Jordanの違いは上記のとおりですが(前回データの反映が隠れ層から行われるか、出力層から行われるか)、こちらにも詳しく書かれています。精度的な優劣はありませんが、隠れ層の数によって次に伝播する量を変化させられるElmanの方が柔軟と言えると思います。 Echo state networkは毛色が違ったモデルで、ノードを事前に結合せずReservoir(貯水池などの意味)と呼ばれるプールに貯めておき、入力が与えられ
時系列解析_理論編 | Logics of Blue
最終更新:2017年6月1日 時系列分析という名前はご存知でしょうか？ 残念ながらExcelで実行するのがやや困難であるためこの名前もあまり浸透していないのではないかと思います。 時系列解析は、回帰分析とは違ってあまり知らない人も多いと思うので、ざっと解説を載せておきます。これだけ読めば、時系列分析の雰囲気はつかめるのではないでしょうか。 時系列分析の基礎の基礎からSARIMAモデルまでを一気に解説します。 それと、便利なパッケージ forecast の紹介も。 Rを使えば簡単に計算できますよ。 Pythonを使いたい方は「Pythonによる時系列分析の基礎」の実装例も併せて参照してください。 スポンサードリンク 目次 １．時系列解析って何？ ２．時系列データの扱い方 ３．知ると便利な用語集 ３－１．自己相関係数・偏自己相関係数 ３－２．ARモデル（自己相関モデル） ３－３．MAモデル（移
[PDF]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
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
CARF - 東京大学金融教育研究センター
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
トピックモデルの応用： 関係データ、ネットワークデータ
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
Rで計量時系列分析：VARモデルから個々の時系列データ間の因果関係を推定する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事ではVARモデルの基礎までを取り上げました。ということで、今回はVARモデルに基づいて異なる時系列同士の因果関係を推定する3つの手法について取り上げてみようと思います。 ということで毎回毎回しつこいですが、使用テキストはいつもの沖本本です。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者:竜義, 沖本朝倉書店Amazon 以下タイトルにのっとってRで各モデルの挙動を見ながらやっていきます。 必要なRパッケージ＆サンプルデータ {vars}をインストールして展開して下さい。なお、Granger因果のグラフ構造表現及び偏Granger因果は、実はそもそもRでは実装されていません。ここだけMatlabの話題になりますので、悪しからずご了承を。。。 それから今回のサンプルデータですが、また{vars}同梱のCanadaでは芸がないので違うデータを使うことにします。沖
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GitHub - google/CausalImpact: An R package for causal inference in time series
CRAN: Package dtwclust
http://sheep.ism.ac.jp/CloCK-TiME/
Modelling seasonal data with GAMs | R-bloggers
State Space Models in R | Journal of Statistical Software
http://www2.econ.osaka-u.ac.jp/~tanizaki/cv/books/ssm/ssm.pdf
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