[R] bsts (ベイズ構造時系列モデル) パッケージの使い方 - ill-identified diary
概要 ベイズ構造時系列モデリングを行う bsts パッケージは最近リリースされたばかりである. このパッケージはまだ (日本語の) 情報が少ないため, ここで理論と応用例を包括的に説明することを試みる. bsts とは, Bayesian Structural Time Series, つまりベイズ (ベイジアン) 構造時系列モデルの略称である. 某有名IT企業の某有名データサイエンティストの方が bsts パッケージの入門記事 tjo.hatenablog.com を書いていたが, より詳細で広範な説明がほしいところであった. 奇しくも bsts の開発者もこの方と同じ企業に所属しているので, 何か特別な思い入れがあるのかとも思ったが, 本人はなかなかより詳細な記事を書く気配がないため, しびれを切らして自分が書くことにした (あてつけではない). この記事の残りの構成は次の通り. まず
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機械学習による時系列予測 | Logics of Blue
最終更新：2017年7月26日 機械学習法を用いた時系列データの予測方法について説明します。 R言語を使えば、機械学習も時系列データのデータ操作も簡単にできます。 両者を組み合わせて、時系列データへの予測モデルを作成してみました。 ソースコードはこちらに置いてあります。 スポンサードリンク 目次 解析の準備 機械学習とは 今回予測するデータ caretパッケージを使う準備 Rによる機械学習 予測モデルの概要 ハイパーパラメタのチューニング 機械学習による時系列予測 最適な次数を選ぶ 当てはめ精度の評価 将来の予測 1．解析の準備 機械学習とは 機械学習とは、次にどのようなデータが来るのかを､決まった手順を踏んで予測する技術、あるいは手法のことです。 機械学習の良いところは、予測のための「手順」を、過去のデータからほとんど自動で見つけられることです。 昔は人間が勘と経験そして度胸で予測を出し
二値データの時系列解析<br/>ベータ分布のベイジアン動的モデル – MrUnadon – Bayesian Statistical Modelings with R and Rstan
Twitterでこの記事をシェアする author: Mr.Unadon (見習い飯炊き兵) 動作環境:Mac OS Sierra 10.12.1; R version３.３.2; rstan 2.10.1 はじめに 時系列の二値データが得られる場合というのは多々あることと思います。連続量だけどデータがどうもよくないので「購入 vs 未購入」に変数変換したという場合などです。 行動実験での時系列データも二値データの場合があるかもしれません。 今回は、二値データ生起確率の時系列推移を推定・定量化してみたいと思います。 例として、「365日のデータで、CVがあった日とCVがなかった日」のデータを想定しました。CVとは、サイトクリックや訪問行動などの目的としたい出来事を指します。 パッケージとサンプルデータの読み込み。 0と１の365個の値、2016年１月１日から12月30日の365個のデータを
時系列データ分析の処理でやってはいけないこと（反省を含めて） - Qiita
（追記1）用語（"in-sample", "out-of-sample")の使い方が不適切との指摘をいただきました．本記事の後半部にこの点，追記いたしました． （追記2）を後半部に加えました． Qiita投稿した後，内容の誤りに気がついても，手間を惜しんでそのままになってしまいがちである．ごく小さな誤記であればまだいいが，理論的な誤りや勘違いにおいては，間違った発信が続いていることには違いなく，反省しなければならない．（記事削除が手っ取り早いのですが，「いいね」がついていたりすると削除も失礼かと... ） さて，以前 回帰モデルの比較 - ARMA vs. Random Forest Regression - Qiita で時系列データからLag（遅れ）を特徴量として使う Random Forest回帰のやり方を紹介している． 今回は単変量の時系列データであるが，いくつかの過去のデータ使っ
ベイズ構造時系列モデルを推定する{bsts}パッケージを試してみた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
Rパッケージ紹介ばかりが続いていて恐縮ですが。。。最近になってこんなものがFacebookからリリースされていたのを知りました。 これはこれで使いやすそうだなと思ったんですが、実はGoogleからも同様のMCMCサンプリングベースの時系列分析向けCRANパッケージ{bsts}がしばらく前から出ていたりします。見た感じ日本ではほとんど知られていないように見受けられるのですが、どんなものなんでしょうか？ ということで、一応他社フレームワークの紹介をするよりはこちらのフレームワークの紹介を先にする方が筋かな*1と思ったもので（笑）、ここでは遅ればせながら{bsts}パッケージの紹介をすることといたします。 そもそも{bsts}とは 名前が示す通り、Bayesian Structural Time Series（ベイズ構造時系列）の時系列分析を行うパッケージです。愚かにもVignetteがないので
RパッケージtidyquantとExploratoryで始める0からのファイナンス計量分析 - Qiita
こちらは、Rパッケージ、tidyquantの作者であるMatt Danchoが書いた、Quantitative Financial Analysis For Beginners with Exploratory.io and tidyquant を、許可を得て翻訳をしたものになります。分析対象企業を日本企業にするなど、若干変更があります。 ファイナンスの計量分析は、一般的にハードルが高いと思われています。この分野には、膨大な知見がありますが、誰しもそれを全て学ぶだけの時間があるわけではありません。 この記事では、ファイナンス分析のためのRパッケージ、tidyquantと、Rのユーザー・インターフェースである、Exploratoryを使用して、定量株式分析の基礎を理解するための、株式リターンの基本的な分析の手法を紹介します。 知っておくべきこと 分析を始める前に、いくつか必要なことを理解して
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
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
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