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時系列分析のためのブックガイド | Logics of Blue
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
トレンド・季節調整付き時系列データの回帰モデルを交差検証してみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
これは実は既に元ネタのあるテーマです。 Cross-validation for time series | Rob J Hyndman 個人的にはトレンド・季節調整付き時系列データの回帰モデルをやる場合はほぼ例外なくベイジアンモデリングで回すんですが、一般にベイズ系のモデルは例えばWAICやWBICのような情報量基準でモデルの汎化性能を推定することでモデル選択することができます。ところが、トレンド・季節調整付き時系列データのように回帰部分の尤度だけでは表せない、強い自己相関のある部分が大きいデータの場合は、モデル全体のWAICやWBICを算出する方法が（まだ？）ありません。 ということで交差検証(CV: cross validation)大好き人間の僕としては、普段は適当に「学習データ：古い方から80% / 検証データ：新しい側の残り20%」みたいなholdout CVしかやっていないん
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