tenkinoarekore.com 2024 著作権. 不許複製 プライバシーポリシー
新規作成:2018年03月05日 最終更新:2018年03月06日 この記事は、時系列分析をこれから学ぼうとされる方のためのブックガイドです。 書籍によってカバーされている範囲、R言語などのプログラミング言語を援用しているかしていないか、そして書籍の難易度などをまとめています。 また、私自身、「時系列分析と状態空間モデルの基礎」という時系列分析の入門書を執筆しており、この本がどのような立ち位置にあるのかも説明しています。 目次 書籍紹介 時系列分析のトピック 状態空間モデルの分類 古典的な時系列モデルを学ぶことの意義 書籍で扱われている内容の比較 隼時系列本の立ち位置 1.書籍紹介 Rによる実装なし 沖本(2010)『計量時系列分析』 以下「沖本本」と略します。 実用的でバランスも良く、当サイトでも強く推している書籍です。 ARIMA・GARCH・見せかけの回帰などが丁寧に説明されています
2017-9-13にProphetがv0.2へアップグレードされたときに機能がいくつも追加されました。 その追加の中で使えそうな機能の一つとして 『外部説明変数(additional regressor)を追加できるようになった』 があります。これについて使い方の紹介とデモをやってみます。 【予測モデル】 従来のProphetの予測モデルは下記の数式で表されるモデルでした。 ただしそれぞれ : 時刻における予測対象の値 : 時刻におけるトレンド成分の値 : 時刻における季節成分の値 : 時刻における祝日成分の値 : 誤差項 です。 Prophetは過去に起こった値の変化を学習して、学習結果を未来に向かって延長するという予測モデルです。 我々の予測問題は既に持っている過去のについてのを使って、未来のについてのを推定することです。 しかし予測したい数字が、ある時間変化する要因に影響を受けること
ニューロンの個数を2パタン。 データへの依存度を3パタン用意すると、2×3=6パタンも試さなければなりません。 大変に面倒ですが、このハイパーパラメタを雑に設定すると予測精度が落ちてしまうこともよくあります。 めんどくさいですが、なるべくやったほうがいいです。 4.モデルを使って予測する これは簡単。単に予測をするだけです。 パッケージを使っていれば、たいていは予測用の関数が用意されています。 5.予測の評価をする 最後は評価です。 評価をすることによって、 ・どの手法の ・どのパッケージの ・どのパラメタを 採用すべきかを判断します。 で、一番予測精度がいいやつを使って予測することになります。 たくさんの手法、たくさんのパッケージ、たくさんのパラメタの組み合わせをしらみつぶしに評価する。 普通にこれをやろうと思うと、気が遠くなってしまいますね。 そこで登場するのがパッケージ「caret」
この記事は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません。 背景 チームのリーダーや組織のマネージャーになると、パートナー会社との仕事の進め方にも気を配らなくてはならなくなります。契約の結び方や仕事のお願いの仕方、それらのちょっとした思い違いが、思いがけないリスクになることもあります。とはいえ、そういった知識をエンジニアが改めて学ぶ機会というのは、なかなかないのではないでしょうか。 この記事では、新たにチームのリーダーや組織のマネージャーになったエンジニアに向けて、パートナー会社と上手に仕事を進める上で知っておきたい「請負契約」「準委任契約」「労働者派遣契約」の知識を、主に発注側の視点から解説します。 ショートストーリー1 佐藤先輩「山田くん」 山田くん「あ、佐藤先輩。おつかれさまです」 佐藤先輩「例のプロジェクトのリーダーになったんだって?」 山田くん「そうなんですよ。今日もこれ
DS-Lite対応おすすめルーター WXR-1900DHP3の特長 一般家庭向けのDS-Lite対応ルーターから1つを選択するとすれば、私はWXR-1900DHP3を推します。 その理由としては、第1に1300Mbps+600Mbpsという充分な速度を備えていること。 第2にビームフォーミングだけでなく、対応機種が幅広いビームフォーミングEXに対応していること。 第3にBUFFALOのDS-Lite対応ルーターの中で唯一、干渉波自動回避機能を搭載していることです。 また他社では少ない外付け型アンテナのため、アンテナの向きを変えることで電波の調整も可能。 Wi-Fi機器の同時接続により発生する電波の混雑には、バンドステアリング機能が役立ちます。 一方WXR-2533DHP2が勝る点は、アンテナが4本のため1733Mbps+800Mbpsに対応していること。 さらに最大3台の同時処理が可能なM
IPv6ネットワークを経由したIPv4通信により、通信速度向上が見込めるというDS-Lite。 今回の記事では2017年春にIPv6 PPPoEへの全国対応が完了した、OCNについて解説します。 IPv6とは? 現在主流のIPv4に変わる、次世代のインターネットプロトコルのこと。 IPv6アドレスの長さは128ビットとなり、ほぼ無限大のIPアドレスを実現しています。 IPv6 PPPoE 従来のIPv4と同様、プロバイダ(ISP)のユーザー認証を経て通信を行う形式のこと。 IPv6 PPPoEにはIPv6対応のプロバイダと、IPv6トンネル対応アダプタが必要となります。 ちなみにNTT東日本・西日本が提供しているHGWには、IPv6 PPPoE接続機能が搭載されています。 参考元:インターネット(IPv6 PPPoE)とは | NTT西日本 IPv6 IPoE 従来のIPv4と違い、混雑の
QlikView QlikView は、弊社の古典的なガイド付き分析ソリューションです。QlikView では、インタラクティブなガイド付き分析アプリケーションとダッシュボードを迅速に開発および提供できます。 このサイトには、QlikView ドキュメントと分析データを構築する際のガイダンスが含まれています。また、QlikView を展開して管理する方法も学習できます。
QlikViewの概要、使い方の説明から、他BI製品との比較まで、幅広い情報をご提供します。
2. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved DataRobotを用いた時系列予測 1. DataRobotを使った時系列予測 a. 時系列予測におけるデータフォーマット b. ギャップ・予測期間の決定 c. 時系列予測におけるパーティション設定 d. 精度の良いモデルの選択 e. 予測と実測の時系列での比較 f. モデルのベンチマークとの比較 g. 生成した予測モデルを使った予測 2. ヒストリカル変数を使ったモデル a. ヒストリカル変数を持ったデータフォーマット b. 変数タイプ別のヒストリカル変数に用いる統計 的指標 c. Pythonを用いたラグデータの加工 3. イベント説明変数を使ったモデル a. 周期パターンの把握 b. DataRobot内で周期性パターンの説明変数 の作成 c. イベ
はじめに 今まで commit message を「なんとなく」書いていたが、プレフィックスをつけることで、コミットメッセージに対する考え方が変わった。 そのおかげで開発効率が上がったので、その内容をシェア。 プレフィックスをつけるってどういうこと? 以下のようにコミットメッセージの先頭に、なんらかの文字をつけること。 feat: xxx という機能を追加 fix: yyy で発生するバグを修正 refactor: zzz の機能をリファクタ のように feat, fix, refactor などがプレフィックスです。 最近 OSS の Contribution Guide などでよく見かけます。 導入したプレフィックスルール Angular.js/DEVELOPERS.md Angular.js の開発者ガイドに書いてあるメッセージを参考にしました。 以前のコミットメッセージ(例 ちなみ
English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題はmatplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知ることでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読み込まな
Commandeur & Koopman「状態空間時系列分析入門」をRで再現する 仕事の都合で仕方なく状態空間モデルについて勉強していたのだけれど(なぜ私がこんな目に)、仕事で使うためには自分で計算できるようにならなければならない。 参考にしているCommandeur & Koopman 「状態空間時系列分析入門」(以下「CK本」)の著者らは、すべての事例についてデータとプログラムを公開している。ありがたいことであります。しかし、ssfpackという耳慣れないソフトを使わなければならない。わざわざ新しいソフトの使い方を覚えるのは大変に面倒だ。できれば普段使っているソフトで済ませたい。 というわけで、勉強かたがた、CK本に出てくる計算例を片っ端から R で再現してみた。汗と涙の甲斐あって、すべての章についていちおう再現できたので、ここに載せておくことにする。 もくじ: Rプログラム紹介 全体
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く