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時系列解析に関するni66lingのブックマーク (6)

  • 米国市場の高校サイトでは、今、何が起きているのか?

    ブログサービス「マーケター通信」をご利用の皆さまへ 平素はITmedia マーケティングをご愛読いただき、誠にありがとうございます。 当サイトではこれまで、関連ブログサービスとして「マーケター通信」を長年にわたり運営してまいりましたが、全体的な利用の減少を鑑み、2020年9月30日にサービスを終了させることになりました。 このような結果になり残念ですが、何卒ご理解いただけますと幸いです。これまでご利用いただきましたことに対し、あらためてお礼申し上げます。 尚、ITmedia マーケティングは従来通り更新を続けますので、引き続きよろしくお願いいたします。 サービス終了までのスケジュール、および、これまで登録していただいたブログ記事の取り扱いにつきましては、以下の記載をご確認ください。 スケジュール 2020年9月25日(金)

    米国市場の高校サイトでは、今、何が起きているのか?
  • VARモデル | Logics of Blue

    最終更新:2016年1月24日 Rを用いたVARモデルの簡単な解説と計算方法を載せます。 目次 1.VARモデルとは 2.VARモデルの仕組み 3.VARな予測 4.VARあれこれ スポンサードリンク 1.VARモデルとは 以前紹介したのは1変量のARIMAモデルというものでした。 これは「過去の自分のデータから将来の自分を予測する」というものです。たとえば、2000年にサンマがたくさんいたら過去の2001年にもたくさんいることになるだろうという風に、サンマの予報をするなら、サンマの漁獲量だけに注目してして予測をします。 でも、去年餌になるプランクトンが多かったから今年はサンマが増えた、という風に、「ほかのやつら」の影響を受けているかもしれませ ん。 そんな場合をモデルで表して予測をしてやろうというのが今回扱うVARモデルというものになります。 2.VARモデルの仕組み VARとは Vec

  • 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

  • Rで計量時系列分析:VARモデルの基礎(多変量時系列モデル) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    前回の記事では単変量の時系列までを扱いました。今回は多変量(ベクトル)時系列を記述するVARモデルとその周辺のポイントを取り上げます。 ということでしつこいですが、使用テキストはいつもの沖です。 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: 沖竜義出版社/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 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 {vars}をインストールして展開して下さい。{forecast}や{tseries}などは今回は特に使いません。 多変量における自己相関、定常性など 単変量時系列過程の際にさんざん自己相関やら定常性やらうるさく言っておいて、まさか多変量にした時にガン無視ってわけにもいきませんの

    Rで計量時系列分析:VARモデルの基礎(多変量時系列モデル) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
  • Microsoft PowerPoint - Ishiguro_IBIS_presentation.pptx

    NTT Communication Science Labs. NTT コミュニケーション科学基礎研究所 石黒 勝彦 2011/11/10 第14回 情報論的学習理論ワークショップ NTT Communication Science Labs. • SNSにおける友達コミュニティ抽出 • オンラインショッピング履歴に基づくレコメンド • 論文と著者の組み合わせによる研究トピック解析 NTT Communication Science Labs. • SNS上の友達関係は簡単に変化します • CMが当たると突然商品が売れ出します • 研究プロジェクトや異動で共著者は変わります NTT Communication Science Labs. 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 フォロ

  • ソーシャルブックマークにおけるタグの時系列的な依存関係の解析 | CiNii Research

    JaLC IRDB Crossref DataCite NDL NDL-Digital RUDA JDCat NINJAL CiNii Articles CiNii Books CiNii Dissertations DBpedia Nikkei BP KAKEN Integbio MDR PubMed LSDB Archive 極地研ADS 極地研学術DB 公共データカタログ ムーンショット型研究開発事業

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